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ニュース
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2019.10.01
プレスリリース「物性予測タスク訓練済みモデルの包括的ライブラリXenonPy.MDLを公開」
～転移学習で材料インフォマティクスのスモールデータの壁を乗り越える～
統計数理研究所とNIMSの共同研究グループは、低分子、高分子、無機材料の45種類の特性を対象に約140,000個の機械学習の予測モデルを開発し、訓練済みモデルライブラリXenonPy.MDLを公開しました。プレスリリース（続き）
https://www.nims.go.jp/news/press/2019/09/201910010.html
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