Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1379418283 |
| Titel | Unveiling the design rules for tunable emission in graphene quantum dots: A high-throughput TDDFT and machine learning perspective / by Şener Özönder, Mustafa Coşkun Özdemir, Caner Ünlü |
| Person(en) |
Özönder, Şener (Verfasser) Özdemir, Mustafa Coşkun (Verfasser) Ünlü, Caner (Verfasser) |
| Organisation(en) | SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
| Umfang/Format | 1 Online-Ressource. |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2510202151056.401920083055 DOI: 10.1007/s12039-025-02407-5 |
| URL | https://doi.org/10.1007/s12039-025-02407-5 |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2025 |
| DDC-Notation | 537.622 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Enthalten in: Journal of chemical sciences (Bd. 137, 20.8.2025, Nr. 3, date:9.2025: 1-9) |
| Sachgruppe(n) | 530 Physik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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