OmniXAS: A Universal Deep-Learning Framework for Materials X-ray Absorption Spectra
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Kharel, Shubha R., Meng, Fanchen, Qu, Xiaohui, Carbone, Matthew R., Lu, Deyu |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Advancing AI-Driven Analysis in X-ray Absorption Spectroscopy: Spectral Domain Mapping and Universal Models
von: Cao, Nina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cao, Nina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-code Benchmark on Simulated Ti K-edge X-ray Absorption Spectra of Ti-O Compounds
von: Meng, Fanchen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Meng, Fanchen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
CuXASNet: Rapid and Accurate Prediction of Copper L-edge X-Ray Absorption Spectra Using Machine Learning
von: Gleason, Samuel P., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gleason, Samuel P., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Prediction of the Cu Oxidation State from EELS and XAS Spectra Using Supervised Machine Learning
von: Gleason, Samuel P., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gleason, Samuel P., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Predictive autoencoder-transformer model of Cu oxidation state from EELS and XAS spectra
von: Lee, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lee, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Universal rapid machine learning models for predicting unconvoluted and convoluted X-ray Absorption Spectra
von: Zhan, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhan, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Interpretable Multimodal Machine Learning Analysis of X-ray Absorption Near-Edge Spectra and Pair Distribution Functions
von: Narong, Tanaporn Na, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Narong, Tanaporn Na, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Table-top soft x-ray source for XAS experiments with photon energies up to 350 eV
von: Naranjo-Montoya, O. A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Naranjo-Montoya, O. A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
AI-Driven Structure Refinement of X-ray Diffraction
von: Cao, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cao, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
AI-Driven Phase Identification from X-ray Hyperspectral Imaging of cycled Na-ion Cathode Materials
von: Adrar, Fayçal, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Adrar, Fayçal, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Advancing Universal Deep Learning for Electronic-Structure Hamiltonian Prediction of Materials
von: Yin, Shi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yin, Shi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Universal Machine Learning Kohn-Sham Hamiltonian for Materials
von: Zhong, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhong, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Born-Qualified: An Autonomous Framework for Deploying Advanced Energy and Electronic Materials
von: Spurgeon, Steven R., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Spurgeon, Steven R., et al.
Veröffentlicht: (2026)
An Agentic Framework for Autonomous Materials Computation
von: Xia, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xia, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptively Switching Between Amplification and Absorption by an Intelligent Omni‐Metasurface With Nonlinear Spectral Singularity
von: Yinghui Ren, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yinghui Ren, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Application of X-ray Absorption Spectroscopy with a laboratory X-ray powder diffractometer
von: Gateshki, Milen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gateshki, Milen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Shift-Invariant Deep Learning Framework for Automated Analysis of XPS Spectra
von: Saddiq, Issa, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Saddiq, Issa, et al.
Veröffentlicht: (2026)
X-ray Absorption and Resonant X-ray Emission at the Carbon Edge of Li$_2$CO$_3$
von: Vinson, John, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Vinson, John, et al.
Veröffentlicht: (2026)
AI-accelerated Discovery of Altermagnetic Materials
von: Gao, Ze-Feng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gao, Ze-Feng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Generation Framework with Strict Constraints for Crystal Materials Design
von: Huang, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Effects of Structural Variations to X-ray Absorption Spectra of g-C$_3$N$_4$: Insights from DFT and TDDFT Simulations
von: Zhang, Jun-Rong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Jun-Rong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
OmniSpectra: A Unified Foundation Model for Native Resolution Astronomical Spectra
von: Islam, Md Khairul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Islam, Md Khairul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Probabilistic Phase Labeling and Lattice Refinement for Autonomous Material Research
von: Chang, Ming-Chiang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chang, Ming-Chiang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
OpenAaaS: An Open Agent-as-a-Service Framework for Distributed Materials-Informatics Research
von: Kang, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kang, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
MatFormBench: A Benchmarking Evaluation Framework for Target-Driven Materials Formulation
von: Wu, Linhan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wu, Linhan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Automated and Holistic Co-design of Neural Networks and ASICs for Enabling In-Pixel Intelligence
von: Kharel, Shubha R., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kharel, Shubha R., et al.
Veröffentlicht: (2024)
A New Type Microwave Absorption Materials: Metal–Organic‐Frameworks (MOFs) Used as Non‐Conductive Material Combination with P‐C‐800
von: Guodong Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guodong Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)
X-ray Absorption Linear Dichroism at the Ti K-edge of TiO2 anatase single crystals
von: Rossi, T. C., et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Rossi, T. C., et al.
Veröffentlicht: (2019)
MSP-LLM: A Unified Large Language Model Framework for Complete Material Synthesis Planning
von: Noh, Heewoong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Noh, Heewoong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
In Situ X‐ray Absorption Fine Spectroscopy Reveals the Durability of Bismuth‐Coated Zn Metal Anode
von: Zhuo Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhuo Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Importance of Electrostatic Effects for Interpretation of X‐ray Photoemission Spectra of Self‐Assembled Monolayers
von: Michael Zharnikov
Veröffentlicht: (2024)
von: Michael Zharnikov
Veröffentlicht: (2024)
Identifying Crystal Structures Beyond Known Prototypes from X-ray Powder Diffraction Spectra
von: Parackal, Abhijith S., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Parackal, Abhijith S., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Property Prediction of Stacked Bilayer Materials: A Multimodal Learning Approach
von: Vuong, An, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Vuong, An, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Open Materials 2024 (OMat24) Inorganic Materials Dataset and Models
von: Barroso-Luque, Luis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Barroso-Luque, Luis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-AI Agent Framework Reveals the "Oxide Gatekeeper" in Aluminum Nanoparticle Oxidation
von: Lu, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Agentic Intelligence for Materials Science
von: Zhang, Huan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Huan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
LLM Meets Diffusion: A Hybrid Framework for Crystal Material Generation
von: Khastagir, Subhojyoti, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khastagir, Subhojyoti, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optical Absorption and Emission from Wannier-Stark Spectra of Moiré Superlattices
von: Phong, Vo Tien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Phong, Vo Tien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
XDXD: End-to-end crystal structure determination with low resolution X-ray diffraction
von: Zhao, Jiale, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Jiale, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Absorption Correction for Reliable Pair-Distribution Functions from Low Energy X-ray Sources
von: Chen, Yucong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yucong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Advancing AI-Driven Analysis in X-ray Absorption Spectroscopy: Spectral Domain Mapping and Universal Models
von: Cao, Nina, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Multi-code Benchmark on Simulated Ti K-edge X-ray Absorption Spectra of Ti-O Compounds
von: Meng, Fanchen, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
CuXASNet: Rapid and Accurate Prediction of Copper L-edge X-Ray Absorption Spectra Using Machine Learning
von: Gleason, Samuel P., et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Prediction of the Cu Oxidation State from EELS and XAS Spectra Using Supervised Machine Learning
von: Gleason, Samuel P., et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Predictive autoencoder-transformer model of Cu oxidation state from EELS and XAS spectra
von: Lee, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2026)