Unveiling hydrogen chemical states in supersaturated amorphous alumina via machine learning-driven atomistic modeling

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Link zu diesem Datensatz	https://d-nb.info/1373682094
Titel	Unveiling hydrogen chemical states in supersaturated amorphous alumina via machine learning-driven atomistic modeling / by Simon Gramatte, Olivier Politano, Noel Jakse, Claudia Cancellieri, Ivo Utke, Lars P. H. Jeurgens, Vladyslav Turlo
Person(en)	Gramatte, Simon (Verfasser) Politano, Olivier (Verfasser) Jakse, Noel (Verfasser) Cancellieri, Claudia (Verfasser) Utke, Ivo (Verfasser) Jeurgens, Lars P. H. (Verfasser) Turlo, Vladyslav (Verfasser)
Organisation(en)	SpringerLink (Online service) (Sonstige)
Umfang/Format	1 Online-Ressource.
Persistent Identifier	URN: urn:nbn:de:101:1-2508122108110.528290787063 DOI: 10.1038/s41524-025-01676-5
URL	https://doi.org/10.1038/s41524-025-01676-5
Zeitliche Einordnung	Erscheinungsdatum: 2025
DDC-Notation	530.413 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sprache(n)	Englisch (eng)
Beziehungen	Enthalten in: npj computational materials (Bd. 11, 6.6.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-13)
Sachgruppe(n)	530 Physik

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