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Extensible Structure-Informed Prediction of Formation Energy with improved accuracy and usability employing neural networks

过度拟合 计算机科学 人工神经网络 可用性 可扩展性 一般化 沃罗诺图 Atom（片上系统） 试验装置 人工智能 机器学习 能量（信号处理） 集合（抽象数据类型） 算法 数据挖掘 数学 人机交互 数学分析 操作系统 程序设计语言 统计 几何学 嵌入式系统
作者
Adam M. Krajewski,Jonathan W. Siegel,Jinchao Xu,Zi‐Kui Liu
出处
期刊：Computational Materials Science [Elsevier]
日期：2022-03-17 卷期号：208: 111254-111254 被引量：37
链接
arxiv.org arxiv.orgdoi.org
标识
DOI：10.1016/j.commatsci.2022.111254
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