Integration of a self-attentive neural network and density functional theory for accelerated screening of graphene-based stabilized binary adsorption systems

石墨烯 吸附 密度泛函理论 二进制数 材料科学 人工神经网络 纳米技术 计算机科学 生物系统 人工智能 数学 化学 计算化学 物理化学 算术 生物
作者
Jiaying Chen,Yong Liu,Longlong Dong,Longfei Guo,Jingteng Xue,Zongfan Wei,Jingchuan Zhu
出处
期刊:Journal of materials chemistry. A, Materials for energy and sustainability [Royal Society of Chemistry]
标识
DOI:10.1039/d5ta01512j
摘要

It is crucial to study adsorbed atomic systems in graphene as exogenous atoms or molecules can precisely modulate the properties of graphene and significantly extend its wide-range applications.
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