Combined Machine Learning and High-Throughput Calculations Predict Heyd–Scuseria–Ernzerhof Band Gap of 2D Materials and Potential MoSi2N4 Heterostructures

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标题	Combined Machine Learning and High-Throughput Calculations Predict Heyd–Scuseria–Ernzerhof Band Gap of 2D Materials and Potential MoSi2N4 Heterostructures 结合机器学习和高通量计算预测2D材料和潜在MoSi2N4异质结构的Heyd-Scuseria-Ernzerhof带隙相关领域异质结材料科学吞吐量带隙光电子学纳米技术计算机科学操作系统无线
网址	https://pubs.acs.org/doi/pdf/10.1021/acs.jpclett.4c01013
DOI	10.1021/acs.jpclett.4c01013 doi
其它	期刊：The Journal of Physical Chemistry Letters 作者：Weibin Zhang; Jie Guo; Xiankui Lv; Fuchun Zhang 出版日期：2024-05-14
求助人	111 在 2025-02-24 09:49:39 发布自江苏，悬赏 10 积分
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