Boosting–Crystal Graph Convolutional Neural Network for Predicting Highly Imbalanced Data: A Case Study for Metal–Insulator Transition Materials

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标题	Boosting–Crystal Graph Convolutional Neural Network for Predicting Highly Imbalanced Data: A Case Study for Metal–Insulator Transition Materials 用于预测高度不平衡数据的Boosting-Crystal Graph卷积神经网络：金属-绝缘体过渡材料的案例研究相关领域材料科学 Boosting（机器学习）卷积神经网络金属-绝缘体过渡机器学习人工智能数据挖掘金属计算机科学冶金
网址	https://doi.org/10.1021/acsami.4c07851
DOI	10.1021/acsami.4c07851 doi
其它	期刊：ACS Applied Materials & Interfaces 作者：Eun Ho Kim; Jun Hyeong Gu; Jun Ho Lee; Seong Hun Kim; Jaeseon Kim; et al 出版日期：2024-08-09
求助人	健忘的芷荷在 2025-01-06 11:01:51 发布自美国，悬赏 10 积分
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