检索结果-南通市图书馆

Attribute driven inverse materials design using deep learning Bayesian framework

npj Computational Materials 2019年第1期5卷 22-35页

作者： Piyush M.Tagade Shashishekar P.Adiga Shanthi Pandian Min Sik Park Krishnan S.Hariharan subramanya mayya kolake Next Gen Research Samsung Advanced Institute of TechnologySamsung R&D InstituteBangalore 560037India Autonomous Material Development Lab Samsung Electronics130 Samsung-roSuwonGyeonggi-do 443-803Republic of Korea

Much of computational materials science has focused on fast and accurate forward predictions of materials properties,for example,given a molecular structure predict its electronic *** is achieved with first principles calculations and more recently through machine learning approaches,since the former is computation-intensive and not practical for high-throughput *** for the right material for any given application,though follows an inverse path—the desired properties are given and the task is to find the right *** we present a deep learning inverse prediction framework,Structure Learning for Attributedriven Materials Design Using Novel Conditional Sampling(SLAMDUNCS),for efficient and accurate prediction of molecules exhibiting target *** apply this framework to the computational design of organic molecules for three applications,organic semiconductors for thin-film transistors,small organic acceptors for solar cells and electrolyte additives with high redox *** method is general enough to be extended to inorganic compounds and represents an important step in deep learning based completely automated materials discovery.

关键词： inverse learning enough

来源：

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：