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Periodic Topological Deep Learning for Polymer Design and Discovery
यह शोध पत्र Periodic-TDL प्रस्तुत करता है, जो एक गहरा शिक्षण (deep learning) ढांचा है जो पॉलिमर में many-body इंटरैक्शन को पकड़ने के लिए आवधिक Vietoris-Rips कॉम्प्लेक्स और पदानुक्रमित सिम्प्लिशियल मैसेज-पासिंग का लाभ उठाता है, जो न केवल गुण भविष्यवाणी (property prediction) में अत्याधुनिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है बल्कि प्रयोगों के माध्यम से सफलतापूर्वक यह भी प्रमाणित करता है कि विशिष्ट कार्यात्मक समूह प्रतिस्थापन (functional group substitutions) तापीय स्थिरता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं।