磷光
铂金
材料科学
常量(计算机编程)
反应速率常数
辐射传输
光学
量子力学
物理
计算机科学
催化作用
有机化学
动力学
化学
荧光
程序设计语言
作者
Shuai Wang,ChiYung Yam,Lihong Hu,Faan‐Fung Hung,Shuguang Chen,Chi‐Ming Che,GuanHua Chen
摘要
The multi-level Δ-learning method significantly advances k r prediction by bridging TDDFT results with experimental values. This approach improves prediction reliability, making it essential for accurate material evaluation.
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