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Refinado por: Nome da Publicação: The Journal Of Chemical Physics remover
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1
Alchemical and structural distribution based representation for universal quantum machine learning
Alchemical and structural distribution based representation for universal quantum machine learning
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Alchemical and structural distribution based representation for universal quantum machine learning

Faber, Felix A. ; Christensen, Anders S. ; Huang, Bing ; von Lilienfeld, O. Anatole

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241717-241717 [Periódico revisado por pares]

United States

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2
Perspective on integrating machine learning into computational chemistry and materials science
Perspective on integrating machine learning into computational chemistry and materials science
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Perspective on integrating machine learning into computational chemistry and materials science

Westermayr, Julia ; Gastegger, Michael ; Schütt, Kristof T. ; Maurer, Reinhard J.

The Journal of chemical physics, 2021-06, Vol.154 (23), p.230903-230903 [Periódico revisado por pares]

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3
Sparse learning of stochastic dynamical equations
Sparse learning of stochastic dynamical equations
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Sparse learning of stochastic dynamical equations

Boninsegna, Lorenzo ; Nüske, Feliks ; Clementi, Cecilia

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241723-241723 [Periódico revisado por pares]

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4
Natural triple excitations in local coupled cluster calculations with pair natural orbitals
Natural triple excitations in local coupled cluster calculations with pair natural orbitals
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Natural triple excitations in local coupled cluster calculations with pair natural orbitals

Riplinger, Christoph ; Sandhoefer, Barbara ; Hansen, Andreas ; Neese, Frank

The Journal of chemical physics, 2013-10, Vol.139 (13), p.134101-134101 [Periódico revisado por pares]

United States

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5
Non-covalent interactions across organic and biological subsets of chemical space: Physics-based potentials parametrized from machine learning
Non-covalent interactions across organic and biological subsets of chemical space: Physics-based potentials parametrized from machine learning
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Non-covalent interactions across organic and biological subsets of chemical space: Physics-based potentials parametrized from machine learning

Bereau, Tristan ; DiStasio, Robert A. ; Tkatchenko, Alexandre ; von Lilienfeld, O. Anatole

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241706-241706 [Periódico revisado por pares]

United States

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6
Regularized SCAN functional
Regularized SCAN functional
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Regularized SCAN functional

Bartók, Albert P. ; Yates, Jonathan R.

The Journal of chemical physics, 2019-04, Vol.150 (16), p.161101-161101 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

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7
SchNet – A deep learning architecture for molecules and materials
SchNet – A deep learning architecture for molecules and materials
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

SchNet – A deep learning architecture for molecules and materials

Schütt, K. T. ; Sauceda, H. E. ; Kindermans, P.-J. ; Tkatchenko, A. ; Müller, K.-R.

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241722-241722 [Periódico revisado por pares]

United States

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8
Constructing first-principles phase diagrams of amorphous LixSi using machine-learning-assisted sampling with an evolutionary algorithm
Constructing first-principles phase diagrams of amorphous LixSi using machine-learning-assisted sampling with an evolutionary algorithm
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Constructing first-principles phase diagrams of amorphous LixSi using machine-learning-assisted sampling with an evolutionary algorithm

Artrith, Nongnuch ; Urban, Alexander ; Ceder, Gerbrand

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241711-241711 [Periódico revisado por pares]

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9
Accurate statistical associating fluid theory for chain molecules formed from Mie segments
Accurate statistical associating fluid theory for chain molecules formed from Mie segments
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Accurate statistical associating fluid theory for chain molecules formed from Mie segments

Lafitte, Thomas ; Apostolakou, Anastasia ; Avendaño, Carlos ; Galindo, Amparo ; Adjiman, Claire S ; Müller, Erich A ; Jackson, George

The Journal of chemical physics, 2013-10, Vol.139 (15), p.154504-154504 [Periódico revisado por pares]

United States

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10
The ORCA quantum chemistry program package
The ORCA quantum chemistry program package
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The ORCA quantum chemistry program package

Neese, Frank ; Wennmohs, Frank ; Becker, Ute ; Riplinger, Christoph

The Journal of chemical physics, 2020-06, Vol.152 (22), p.224108-224108 [Periódico revisado por pares]

Melville: American Institute of Physics

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