Propriétés de la tension dans l'apprentissage scientifique de la machine
Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore l'étude des ondes non linéairement couplées et de l'énergie des vagues dans les milieux dispersifs, en mettant l'accent sur les mécanismes d'éparpillement et de saturation Raman stimulés.
Explore les représentations structurales équivariantes dans l'apprentissage machine atomistique, soulignant l'importance de représenter les propriétés cibles dans la base sphérique.
Explore l'apprentissage automatique atomistique, intégrant les principes physiques dans les modèles pour prédire avec précision les propriétés moléculaires.
Couvre la mesure de la densité dipôle électrique dans le vide et les matériaux, les propriétés des matériaux isolants, les constantes diélectriques et la détection des aéronefs par radar.
Explore le comportement des dipôles électriques dans les champs, l'alignement, l'énergie potentielle, les isolants diélectriques, les plans métalliques et le criblage de champ.
