标签：机器学习

量子/化学

提出MARC-TS两阶段框架，通过端点条件化连续路径学习实现任意分辨率的过渡态查询与局部上下文细化，并发布T1x-IRC-8K数据集（8209反应、108万路径几何）。

材料

提出全分辨率聚合物网络FRPN，同时保留原子级细节和单体级连通性，实现长链聚合物性质预测的多尺度建模。

ScientificML

提出基于决策周期的动态电动自动驾驶Dial-a-Ride问题框架，联合优化车辆路径、时间表与充电决策。

Materials

首个完整机器学习方法用于加速PAW框架下的平面波密度泛函理论计算，提出神经电子初始化器需满足的七个准则，补充了原有方法缺失的占据数增强和自旋初始化两个结构依赖组件。

ScientificML

探索视觉-语言模型在高能物理喷注分析中的应用，将JetClass喷注重构为物理信息四面板图像，实现多任务喷注标签分类。

材料/Materials

HuggingFace 上托管的材料科学数据集，用于支持机器学习与材料科学交叉研究，数据集包含相关领域训练或评测样本。

计算流体力学

大规模CFD风场模拟数据集，含12000+案例，用于训练地形信息机器学习模型以重建精细尺度3D风场。数据集采用 ERA5 真实大气边界层驱动 CFD，输出 3D 风速/湍流强度场，专为地形风力评估机器学习模型设计。

PDE 基准 / 多方程

大规模 PDE 基准数据集，涵盖热传导、对流扩散、流体动力学等方程，支持数据驱动与物理信息方法的公平对比。数据集由 Stanford 等机构发布，覆盖 11 类 PDE，附基线模型（FNO / U-Net / TF-Net）评测脚本，跨库比较公平。

计算流体力学

大规模CFD生成的风场模拟数据集，包含超过12,000个案例，专为训练和评估地形信息机器学习风场重建模型FuXi-CFD而构建。可作为物理 AI 训练数据生成器与代理模型验证基线，是 CAE 工业链路的常用底层。

通用科学ML

MaCroScope宏尺度显微镜物理数据集，包含10k规模样本，用于物理场景下的机器学习训练与评估。

通用科学ML

MaCroScope-Physics-1k 是由 ai4collaboration 团队发布的物理科学数据集，用于支撑物理建模与机器学习交叉研究。

通用科学ML

MaCroScope-Physics-4k 是 ai4collaboration 发布的物理科学数据集，名称暗示包含约4000个样本，可能用于机器学习与物理建模交叉研究。

科学计算

HuggingFace平台上的科学计算模型，集成动态模态分解与神经算子方法，支持科学数据建模与预测任务。模型融合 DMD 线性降阶与神经算子非线性残差建模，对高维时序科学数据具有较好的采样效率。

材料/Materials

HuggingFace 上的材料科学演示数据集，托管于 SciFy 账户，用于展示材料科学领域的数据组织格式与访问方式。