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实体 3D percolation models

3D percolation models

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  1. TOOL · CL_133632 ·

    Siamese神经网络预测3D渗流模型中的临界现象

    研究人员开发了一种新颖的Siamese神经网络（SNN），旨在用于3D渗流模型中标签高效的临界现象预测。该框架使用最少的标记数据即可准确识别相变和临界指数，甚至无需重新训练即可泛化到不同的晶格结构。SNN能够自主学习量化团簇大小，证明了其在显式序参数未定义的稀疏数据环境中进行临界性检测的潜力。