Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1354909259 |
| Titel | Atomic Adsorption Energies Prediction on Bimetallic Transition Metal Surfaces Using an Interpretable Machine Learning‐Accelerated Density Functional Theory Approach |
| Person(en) |
Tomacruz, Jan Goran T. (Verfasser) Castro, Michael T. (Verfasser) Remolona, Miguel Francisco M. (Verfasser) Padama, Allan Abraham B. (Verfasser) Ocon, Joey D. (Verfasser) |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2501301310290.666788695252 DOI: 10.1002/open.202400124 |
| URL | https://doi.org/10.1002/open.202400124 |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 29.01.2025 |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Enthalten in: ChemistryOpen (29.01.2025. 12 S.) |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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