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Data-driven machine learning model for the prediction of oxygen vacancy formation energy of metal oxide materials

氧化物 氧气 金属 能量（信号处理） 材料科学 空位缺陷 化学物理 化学 冶金 物理 结晶学 量子力学 有机化学
作者
Zhongyu Wan,Quan‐De Wang,Dongchang Liu,Jinhu Liang
出处
期刊：Physical Chemistry Chemical Physics [The Royal Society of Chemistry]
日期：2021-01-01 卷期号：23 (29): 15675-15684 被引量：14
标识
DOI：10.1039/d1cp02066h
摘要
A novel approach for the prediction of oxygen vacancy formation energy of metal oxides is established.
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