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우리는 기계 학습 방법을 이용하여 jammed 및 유리 시스템에서 흐름 결함 또는 재배치될 수 있는 입자를 식별합니다. 압축 하에 있는 입방체의 2차원 실험적 실현과 유리 전이 온도 위와 아래의 2차원 및 3차원에서의 Lennard-Jones 유리를 포함하여 매우 다른 두 시스템에 이 방법을 성공적으로 적용했습니다. 우리는 또한 샘플의 나머지 부분과 차별화되는 흐름 결함의 특성을 식별합니다. 우리의 결과는 비정상 재료 전반에 걸쳐 관찰되는 이질적인 역학에 책임이 있는 미묘한 구조적 특성을 분별할 수 있음을 보여줍니다.
Cubuk et al. (Mon,)는 이 질문을 연구했습니다.
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