| 标题 |
OrbNet: Deep learning for quantum chemistry using symmetry-adapted atomic-orbital features OrbNet:使用对称适应原子轨道特征的量子化学深度学习
相关领域
密度泛函理论
药物数据库
计算机科学
量子化学
水准点(测量)
原子轨道
量子化学
对称(几何)
人工智能
能量最小化
量子
图论
图形
计算化学
化学
理论计算机科学
分子
物理
量子力学
数学
电子
药品
地理
精神科
几何学
组合数学
超分子化学
心理学
大地测量学
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊:Journal of Chemical Physics 作者:Zhuoran Qiao; Matthew Welborn; Animashree Anandkumar; Frederick R. Manby; Thomas F. Miller 出版日期:2020-09-25 |
| 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。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
(2025-6-4)