Advancing Physical Chemistry with Machine Learning

计算机科学 化学 纳米技术 材料科学
作者
Oleg V. Prezhdo
出处
期刊:Journal of Physical Chemistry Letters [American Chemical Society]
卷期号:11 (22): 9656-9658 被引量:70
标识
DOI:10.1021/acs.jpclett.0c03130
摘要

ADVERTISEMENT RETURN TO ISSUEEditorialNEXTAdvancing Physical Chemistry with Machine LearningOleg V. PrezhdoOleg V. PrezhdoMore by Oleg V. PrezhdoCite this: J. Phys. Chem. Lett. 2020, 11, 22, 9656–9658Publication Date (Web):November 5, 2020Publication History Published online5 November 2020Published inissue 19 November 2020https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jpclett.0c03130https://doi.org/10.1021/acs.jpclett.0c03130editorialACS PublicationsCopyright © Published 2020 by American Chemical Society. This publication is available under these Terms of Use. Request reuse permissions This publication is free to access through this site. Learn MoreArticle Views10442Altmetric-Citations45LEARN ABOUT THESE METRICSArticle Views are the COUNTER-compliant sum of full text article downloads since November 2008 (both PDF and HTML) across all institutions and individuals. These metrics are regularly updated to reflect usage leading up to the last few days.Citations are the number of other articles citing this article, calculated by Crossref and updated daily. Find more information about Crossref citation counts.The Altmetric Attention Score is a quantitative measure of the attention that a research article has received online. Clicking on the donut icon will load a page at altmetric.com with additional details about the score and the social media presence for the given article. Find more information on the Altmetric Attention Score and how the score is calculated. Share Add toView InAdd Full Text with ReferenceAdd Description ExportRISCitationCitation and abstractCitation and referencesMore Options Share onFacebookTwitterWechatLinked InRedditEmail PDF (513 KB) Get e-AlertscloseSUBJECTS:Algorithms,Electronic structure,Materials,Molecular structure,Physical chemistry Get e-Alerts
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