Zobrazeno 1 - 10
of 29
pro vyhledávání: '"Ranawat, Yashasvi S."'
Autor:
Himanen, Lauri, Jäger, Marc O. J., Morooka, Eiaki V., Canova, Filippo Federici, Ranawat, Yashasvi S., Gao, David Z., Rinke, Patrick, Foster, Adam S.
Publikováno v:
Comp. Phys. Comm. 247 (2020) 106949
DScribe is a software package for machine learning that provides popular feature transformations ("descriptors") for atomistic materials simulations. DScribe accelerates the application of machine learning for atomistic property prediction by providi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1904.08875
Publikováno v:
In Journal of Molecular Liquids 1 December 2022 367 Part B
Autor:
Heggemann, Jonas, Aeschlimann, Simon, Dickbreder, Tobias, Ranawat, Yashasvi S., Bechstein, Ralf, Kühnle, Angelika, Foster, Adam S., Rahe, Philipp
Publikováno v:
Physical Chemistry Chemical Physics (PCCP); 8/28/2024, Vol. 26 Issue 32, p21365-21369, 5p
Autor:
Himanen, Lauri, Jäger, Marc O.J., Morooka, Eiaki V., Federici Canova, Filippo, Ranawat, Yashasvi S., Gao, David Z., Rinke, Patrick, Foster, Adam S.
Publikováno v:
In Computer Physics Communications February 2020 247
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Heggemann, Jonas, Aeschlimann, Simon, Dickbreder, Tobias, Ranawat, Yashasvi S., Bechstein, Ralf, Kühnle, Angelika, Foster, Adam S., Rahe, Philipp
Publikováno v:
Physical Chemistry Chemical Physics (PCCP); 10/7/2024, Vol. 26 Issue 37, p24716-24716, 1p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Himanen, Lauri, Jäger, Marc O.J., Morooka, Eiaki V., Federici Canova, Filippo, Ranawat, Yashasvi S., Gao, David Z., Rinke, Patrick, Foster, Adam S.
openaire: EC/H2020/676580/EU//NoMaD | openaire: EC/H2020/686053/EU//CritCat DScribe is a software package for machine learning that provides popular feature transformations (“descriptors”) for atomistic materials simulations. DScribe accelerates
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______661::d590f8a665c8279988b06d0670722935
https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/41182
https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/41182