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上传时间: 2022-01-20 11:50:42
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文件大小: 4.06MB
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文件类型: -
石墨烯能带matlab代码GAN_石墨烯
信息:
作者
吴楚汉
董元
建林城
健林
电子邮件
介绍:
此Repo包含Deep
Learning
Bandgaps
of
topologically
Doped
Graphene
--
Graphene
GAN
part
Chuhan
Wu论文防御项目Deep
Learning
Bandgaps
of
topologically
Doped
Graphene
--
Graphene
GAN
part的源代码,其中包含用于预测石墨烯超单元结构的算法(GrapeheneGAN
GAN
[GraGAN])。
同时,它包含石墨烯超级电池的最新数据(4by4:13018,5by5:79647,6by6:6382)。
数据分发(4by4和5by5数据):
DeepGraphene是一项跨学科研究,针对带隙值预测问题实施了机器学习方法。
它将不同类型的石墨烯超级电池结构描述为二维矩阵,他们利用这些数据来训练GraGAN。
因此,我们可以基于其带隙值预测石墨烯超级电池的结构。
GraGAN目的:
根据我们要创建的带隙值,我们可以创建各种高质量的石墨烯超级单