CONI-Net: Machine Learning of Separable Intermolecular Force Fields
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Nanotechnologie (INT) |
| Publikationstyp | Zeitschriftenaufsatz |
| Publikationsmonat/-jahr | 08.2021 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISSN: 1549-9618, 1549-9626 KITopen-ID: 1000138326 |
| HGF-Programm | 43.31.01 (POF IV, LK 01) Multifunctionality Molecular Design & Material Architecture |
| Erschienen in | Journal of chemical theory and computation |
| Verlag | American Chemical Society (ACS) |
| Band | 17 |
| Heft | 8 |
| Seiten | 4996–5006 |
| Vorab online veröffentlicht am | 11.07.2021 |
| Nachgewiesen in | OpenAlex Web of Science Scopus Dimensions |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |