Améliorer les prédictions de densité dans l'apprentissage automatique
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'application de l'apprentissage automatique en médecine, en mettant l'accent sur l'interprétabilité, la variabilité entre les patients et la recherche d'équations transparentes dans les modèles médicaux.
Déplacez-vous dans les potentiels interatomiques de la machine appris, montrant leur précision et leur rentabilité dans la prédiction des propriétés chimiques.
Explore les surfaces d'énergie potentielles dans les simulations de dynamique moléculaire et l'utilisation de méthodes mécaniques quantiques / moléculaires mixtes.
Explore la dynamique moléculaire de l'anneau polymère et la dynamique moléculaire de Centroid, en approximant les observables et les corrélations de la mécanique quantique.
Résume les approximations de gradient généralisées, les méta-GGA, les fonctions hybrides, la dynamique moléculaire des premiers principes, les simulations QM / MM et les caractéristiques importantes des calculs de chimie quantique.
Explore les principes et les applications de la microscopie à deux photons, en soulignant ses avantages en imagerie tissulaire profonde et en réduction de la phototoxicité.
