اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله مدل‌سازی فرآیندهای علمی چند مرحله‌ای با شبکه‌های تبدیل‌کننده گراف

ترجمه فارسی مقاله مدل‌سازی فرآیندهای علمی چند مرحله‌ای با شبکه‌های تبدیل‌کننده گراف

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Modeling Multi-Step Scientific Processes with Graph Transformer Networks
عنوان مقاله به فارسی مدل‌سازی فرآیندهای علمی چند مرحله‌ای با شبکه‌های تبدیل‌کننده گراف
نویسندگان Amanda A. Volk, Robert W. Epps, Jeffrey G. Ethier, Luke A. Baldwin
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 16
دسته بندی موضوعات Machine Learning,یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 10 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده 10 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.

قیمت: 19,000 تومان

سفارش

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش می‌دهید.

قیمت: 640,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

This work presents the use of graph learning for the prediction of multi-step experimental outcomes for applications across experimental research, including material science, chemistry, and biology. The viability of geometric learning for regression tasks was benchmarked against a collection of linear models through a combination of simulated and real-world data training studies. First, a selection of five arbitrarily designed multi-step surrogate functions were developed to reflect various features commonly found within experimental processes. A graph transformer network outperformed all tested linear models in scenarios that featured hidden interactions between process steps and sequence dependent features, while retaining equivalent performance in sequence agnostic scenarios. Then, a similar comparison was applied to real-world literature data on algorithm guided colloidal atomic layer deposition. Using the complete reaction sequence as training data, the graph neural network outperformed all linear models in predicting the three spectral properties for most training set sizes. Further implementation of graph neural networks and geometric representation of scientific processes for the prediction of experiment outcomes could lead to algorithm driven navigation of higher dimension parameter spaces and efficient exploration of more dynamic systems.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

این کار استفاده از یادگیری نمودار را برای پیش بینی نتایج تجربی چند مرحله ای برای برنامه های کاربردی در تحقیقات تجربی ، از جمله علوم مواد ، شیمی و زیست شناسی ارائه می دهد.زنده ماندن یادگیری هندسی برای کارهای رگرسیون در برابر مجموعه ای از مدل های خطی از طریق ترکیبی از مطالعات آموزش داده های شبیه سازی شده و واقعی در دنیای واقعی معیار شد.اول ، مجموعه ای از پنج عملکرد جانشین چند مرحله ای طراحی شده خودسرانه برای بازتاب ویژگی های مختلفی که معمولاً در فرآیندهای آزمایشی یافت می شود ، تدوین شد.یک شبکه ترانسفورماتور نمودار از تمام مدلهای خطی آزمایش شده در سناریوهایی که تعامل پنهان بین مراحل فرآیند و ویژگی های وابسته به دنباله را نشان می دهد ، بهتر عمل می کند ، در حالی که عملکرد معادل را در سناریوهای آگنوستیک توالی حفظ می کند.سپس ، مقایسه مشابهی با داده های ادبیات در دنیای واقعی در مورد الگوریتم هدایت لایه اتمی کلوئیدی هدایت شد.با استفاده از توالی واکنش کامل به عنوان داده های آموزشی ، شبکه عصبی نمودار از تمام مدلهای خطی در پیش بینی سه ویژگی طیفی برای اکثر اندازه های مجموعه آموزش استفاده می کند.اجرای بیشتر شبکه های عصبی نمودار و نمایش هندسی فرآیندهای علمی برای پیش بینی نتایج آزمایش می تواند منجر به ناوبری محور الگوریتم از فضاهای پارامتر ابعاد بالاتر و اکتشاف کارآمد سیستم های پویاتر شود.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.