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SchNet – A deep learning architecture for molecules and materials
SchNet – A deep learning architecture for molecules and materials
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SchNet – A deep learning architecture for molecules and materials

Schütt, K. T. ; Sauceda, H. E. ; Kindermans, P.-J. ; Tkatchenko, A. ; Müller, K.-R.

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241722-241722 [Periódico revisado por pares]

United States

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2
Lithium-doping inverts the nanoscale electric field at the grain boundaries in Cu2ZnSn(S,Se)4 and increases photovoltaic efficiency
Lithium-doping inverts the nanoscale electric field at the grain boundaries in Cu2ZnSn(S,Se)4 and increases photovoltaic efficiency
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Lithium-doping inverts the nanoscale electric field at the grain boundaries in Cu2ZnSn(S,Se)4 and increases photovoltaic efficiency

Xin, H ; Vorpahl, S M ; Collord, A D ; Braly, I L ; Uhl, A R ; Krueger, B W ; Ginger, D S ; Hillhouse, H W

Physical chemistry chemical physics : PCCP, 2015-10, Vol.17 (37), p.23859-23866 [Periódico revisado por pares]

England

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3
The ORCA quantum chemistry program package
The ORCA quantum chemistry program package
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The ORCA quantum chemistry program package

Neese, Frank ; Wennmohs, Frank ; Becker, Ute ; Riplinger, Christoph

The Journal of chemical physics, 2020-06, Vol.152 (22), p.224108-224108 [Periódico revisado por pares]

Melville: American Institute of Physics

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4
Accurately extracting the signature of intermolecular interactions present in the NCI plot of the reduced density gradient versus electron density
Accurately extracting the signature of intermolecular interactions present in the NCI plot of the reduced density gradient versus electron density
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Accurately extracting the signature of intermolecular interactions present in the NCI plot of the reduced density gradient versus electron density

Lefebvre, Corentin ; Rubez, Gaëtan ; Khartabil, Hassan ; Boisson, Jean-Charles ; Contreras-García, Julia ; Hénon, Eric

Physical chemistry chemical physics : PCCP, 2017, Vol.19 (27), p.17928-17936 [Periódico revisado por pares]

England: Royal Society of Chemistry

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5
Quantum ESPRESSO toward the exascale
Quantum ESPRESSO toward the exascale
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Quantum ESPRESSO toward the exascale

Giannozzi, Paolo ; Baseggio, Oscar ; Bonfà, Pietro ; Brunato, Davide ; Car, Roberto ; Carnimeo, Ivan ; Cavazzoni, Carlo ; de Gironcoli, Stefano ; Delugas, Pietro ; Ferrari Ruffino, Fabrizio ; Ferretti, Andrea ; Marzari, Nicola ; Timrov, Iurii ; Urru, Andrea ; Baroni, Stefano

The Journal of chemical physics, 2020-04, Vol.152 (15), p.154105-154105 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

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6
The Molpro quantum chemistry package
The Molpro quantum chemistry package
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The Molpro quantum chemistry package

Werner, Hans-Joachim ; Knowles, Peter J. ; Manby, Frederick R. ; Black, Joshua A. ; Doll, Klaus ; Heßelmann, Andreas ; Kats, Daniel ; Köhn, Andreas ; Korona, Tatiana ; Kreplin, David A. ; Ma, Qianli ; Miller, Thomas F. ; Mitrushchenkov, Alexander ; Peterson, Kirk A. ; Polyak, Iakov ; Rauhut, Guntram ; Sibaev, Marat

The Journal of chemical physics, 2020-04, Vol.152 (14), p.144107-144107 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

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7
Time-lagged autoencoders: Deep learning of slow collective variables for molecular kinetics
Time-lagged autoencoders: Deep learning of slow collective variables for molecular kinetics
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Time-lagged autoencoders: Deep learning of slow collective variables for molecular kinetics

Wehmeyer, Christoph ; Noé, Frank

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241703-241703 [Periódico revisado por pares]

United States

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8
DFTB+, a software package for efficient approximate density functional theory based atomistic simulations
DFTB+, a software package for efficient approximate density functional theory based atomistic simulations
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DFTB+, a software package for efficient approximate density functional theory based atomistic simulations

Hourahine, B. ; Aradi, B. ; Blum, V. ; Bonafé, F. ; Buccheri, A. ; Camacho, C. ; Cevallos, C. ; Deshaye, M. Y. ; Dumitrică, T. ; Dominguez, A. ; Ehlert, S. ; Elstner, M. ; van der Heide, T. ; Hermann, J. ; Irle, S. ; Kranz, J. J. ; Köhler, C. ; Kowalczyk, T. ; Kubař, T. ; Lee, I. S. ; Lutsker, V. ; Maurer, R. J. ; Min, S. K. ; Mitchell, I. ; Negre, C. ; Niehaus, T. A. ; Niklasson, A. M. N. ; Page, A. J. ; Pecchia, A. ; Penazzi, G. ; Persson, M. P. ; Řezáč, J. ; Sánchez, C. G. ; Sternberg, M. ; Stöhr, M. ; Stuckenberg, F. ; Tkatchenko, A. ; Yu, V. W.-z. ; Frauenheim, T.

The Journal of chemical physics, 2020-03, Vol.152 (12), p.124101-124101 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

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9
Perspective: Dissipative particle dynamics
Perspective: Dissipative particle dynamics
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Perspective: Dissipative particle dynamics

Español, Pep ; Warren, Patrick B.

The Journal of chemical physics, 2017-04, Vol.146 (15), p.150901-150901 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

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10
Reweighted autoencoded variational Bayes for enhanced sampling (RAVE)
Reweighted autoencoded variational Bayes for enhanced sampling (RAVE)
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Reweighted autoencoded variational Bayes for enhanced sampling (RAVE)

Ribeiro, João Marcelo Lamim ; Bravo, Pablo ; Wang, Yihang ; Tiwary, Pratyush

The Journal of chemical physics, 2018-08, Vol.149 (7), p.072301-072301 [Periódico revisado por pares]

United States

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