ResearchTracker
科研与行业发展动态追踪平台
登录
|
注册
|
关于本站
|
帮助
首页
热门排行
人工智能
生物医药
新能源
材料科学
量子科技
我的收藏
阅读历史
搜索
首页
/
文章详情
学术论文
Quantum-accurate machine learning potentials for metal-organic frameworks using temperature driven active learning.
来源：PubMed
发布日期：2024-01-01
作者：Sharma A, Sanvito S
1 次点击
npj computational materials
对比
🤍
查看原文 ↗
使用 AI 分析这篇文章的核心发现、关键要点和深度见解
🤖
AI 分析
由 DeepSeek AI 提供分析 · 首次使用需配置 API Key
与论文对话（AI 助手）
PubMed · 2026-01-01
Making atomistic materials calculations accessible with the AiiDAlab Quantum ESPRESSO app.
PubMed · 2026-01-01
Active learning potentials for first-principles phase diagrams using replica-exchange nested sampling.
PubMed · 2026-01-01
Equivariant electronic Hamiltonian prediction with many-body message passing.
PubMed · 2026-01-01