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यह शोधपत्र XAStruct प्रस्तुत करता है, जो __T6274_____-लाइन अवशोषण स्पेक्ट्रोस्कोपी (XAS) व्याख्या के लिए एक शिक्षण-आधारित प्रणाली है। 70 से अधिक तत्वों वाले एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित, XAStruct रसायन विज्ञान और बंधन वातावरणों की एक विस्तृत श्रृंखला में सामान्यीकृत होता है। इसमें XAS स्पेक्ट्रा से पड़ोसी परमाणु प्रकारों का सीधे अनुमान लगाने के लिए पहला मशीन लर्निंग दृष्टिकोण और औसत निकटतम पड़ोसी दूरियों के लिए एक सामान्यीकृत समाश्रयण मॉडल शामिल है जिसके लिए तत्व-विशिष्ट ट्यूनिंग की आवश्यकता नहीं होती है। जटिल संरचना-गुण मानचित्रण के लिए डीप न्यूरल नेटवर्क को सरल कार्यों के लिए कुशल बेसलाइन मॉडल के साथ संयोजित करके, यह एक मापनीय और विस्तारणीय डेटा-संचालित XAS विश्लेषण और स्थानीय संरचना अनुमान समाधान प्रदान करता है।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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विभिन्न तत्वों और रासायनिक वातावरणों पर लागू एक सामान्य XAS विश्लेषण मॉडल प्रदान करता है।
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XAS स्पेक्ट्रा से पड़ोसी परमाणु प्रकारों की प्रत्यक्ष भविष्यवाणी।
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तत्व-विशिष्ट समायोजन के बिना औसत निकटतम पड़ोसी दूरी की भविष्यवाणी करना।
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डेटा-संचालित XAS विश्लेषण और स्थानीय संरचना अनुमान के लिए एक स्केलेबल और एक्स्टेंसिबल समाधान प्रदान करना।
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Limitations:
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पेपर स्वीकार होने के बाद स्रोत कोड सार्वजनिक कर दिया जाएगा।
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मॉडल के प्रदर्शन और सामान्यीकरण क्षमता का अधिक विस्तृत मूल्यांकन आवश्यक है।
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विशिष्ट जटिल संरचनाओं या अनाकार प्रणालियों पर प्रयोज्यता को सत्यापित करने की आवश्यकता है।
