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实体 Alexandros Nikolaos Ziogas

Alexandros Nikolaos Ziogas

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  1. TOOL · CL_117845 ·

    新型MALOQ模型利用机器学习加速量子输运计算

    研究人员开发了MALOQ，一种新颖的机器学习模型，旨在加速量子输运计算中电子结构矩阵的预测。该模型基于SO(2)-等变架构构建，能够处理从几个原子到10万个原子的系统以及大型基组。MALOQ显著缩短了计算时间，与先前方法相比，每个epoch的训练时间减少了30%以上，并能够对任意大的材料图进行推理。