PACMAN: A Robust Partial Atomic Charge Predicter for Nanoporous Materials Based on Crystal Graph Convolution Networks

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标题	PACMAN: A Robust Partial Atomic Charge Predicter for Nanoporous Materials Based on Crystal Graph Convolution Networks PACMAN：基于晶体图卷积网络的纳米多孔材料鲁棒部分原子电荷预测器相关领域纳米孔电荷（物理） Crystal（编程语言）图形卷积（计算机科学）计算机科学材料科学纳米技术理论计算机科学物理人工智能人工神经网络量子力学程序设计语言
网址	https://doi.org/10.1021/acs.jctc.4c00434
DOI	10.1021/acs.jctc.4c00434 doi
其它	期刊：Journal of Chemical Theory and Computation 作者：Guobin Zhao; Yongchul G. Chung 出版日期：2024-06-01
求助人	cdm700 在 2024-11-01 09:59:32 发布自河南，悬赏 10 积分
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