Middle Tennessee State University.;
机译:机床学习模型利用物理化学特性及分子描述仪预测农药土壤吸附系数
机译:使用无限链描述符(ICD)和机器学习预测聚合物性能:寻求优化的介电聚合物材料
机译:咪唑配体锰羰基配合物的物理化学性质,分子对接和全球反应性描述夹
机译:用机器学习和不同分子描述符的深层学习方法对比较研究
机译:自洽电荷密度功能紧密结合水模型的结构,动态和光谱特性。
机译:使用PROPhet发现电荷密度泛函和结构-属性关系:耦合机器学习和第一性原理方法的通用框架
机译:使用pROphet发现电荷密度函数和结构 - 属性关系:耦合机器学习和第一原理方法的一般框架
机译:利用静电势,电场和与电荷密度分布相关的其他性质对分子反应性和合成途径设计的解释和预测