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Optimizing the performance of phase-change azobenzene: from trial and error to machine learning

偶氮苯 材料科学 相（物质） 相变 工程物理 复合材料 工程类 聚合物 物理 量子力学
作者
Kai Wang,Hang Yu,Jingli Gao,Yiyu Feng,Wei Feng
出处
期刊：Journal of Materials Chemistry C [The Royal Society of Chemistry]
日期：2024-01-01
标识
DOI：10.1039/d4tc00450g
摘要
Machine learning can predict the properties of phase change azobenzene derivatives and guide molecular design to further improve their photothermal conversion performance.
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