标题 |
Data-driven discovery of 2D materials by deep generative models
基于深度生成模型的数据驱动二维材料发现
相关领域
晶体结构预测
凸壳
密度泛函理论
晶体结构
材料科学
理论(学习稳定性)
自编码
结晶学
计算机科学
计算化学
化学
正多边形
几何学
数学
人工智能
机器学习
深度学习
|
网址 | |
DOI | |
其它 |
期刊:npj Computational Materials 作者:Peder Lyngby; Kristian S. Thygesen 出版日期:2022-11-11 |
求助人 | |
下载 | 该求助完结已超 24 小时,文件已从服务器自动删除,无法下载。 |
温馨提示:该文献已被科研通 学术中心 收录,前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库,收集文献的基本信息(如标题、摘要、期刊、作者、被引量等),不提供下载功能。如需下载文献全文,请通过文献求助获取。
|