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PREDICTIVE DESIGN SPACE METRICS FOR MATERIALS DEVELOPMENT
Freier ZugriffEuropäisches Patentamt | 2022| -
PRODUCT DESIGN AND MATERIALS DEVELOPMENT INTEGRATION USING A MACHINE LEARNING GENERATED CAPABILITY MAP
Freier ZugriffEuropäisches Patentamt | 2022| -
Product design and materials development integration using a machine learning generated capability map
Freier ZugriffEuropäisches Patentamt | 2021| -
PRODUCT DESIGN AND MATERIALS DEVELOPMENT INTEGRATION USING A MACHINE LEARNING GENERATED CAPABILITY MAP
Freier ZugriffEuropäisches Patentamt | 2021| -
PRODUCT DESIGN AND MATERIALS DEVELOPMENT INTEGRATION USING A MACHINE LEARNING GENERATED CAPABILITY MAP
Freier ZugriffEuropäisches Patentamt | 2021| -
Assessing the frontier: Active learning, model accuracy, and multi-objective candidate discovery and optimization
Freier ZugriffAmerican Institute of Physics | 2020| -
Assessing the frontier : Active learning, model accuracy, and multi-objective candidate discovery and optimization
Freier ZugriffBASE | 2020| -
PREDICTIVE DESIGN SPACE METRICS FOR MATERIALS DEVELOPMENT
Freier ZugriffEuropäisches Patentamt | 2020| -
Machine-Learning Guided Quantum Chemical and Molecular Dynamics Calculations to Design Novel Hole-Conducting Organic Materials
American Chemical Society | 2020| -
PREDICTIVE DESIGN SPACE METRICS FOR MATERIALS DEVELOPMENT
Freier ZugriffEuropäisches Patentamt | 2020| -
Predictive design space metrics for materials development
Freier ZugriffEuropäisches Patentamt | 2020| -
Design space visualization for guiding investments in biodegradable and sustainably sourced materials
Freier ZugriffOnline Contents | 2020| -
Quantifying uncertainty in high-throughput density functional theory: a comparison of AFLOW, Materials Project, and OQMD
Freier ZugriffArXiv | 2020| -
Machine-learned metrics for predicting the likelihood of success in materials discovery
Freier ZugriffArXiv | 2019| -
Machine Learning Based Approaches to Accelerate Energy Materials Discovery and Optimization
American Chemical Society | 2019| -
Assessing the Frontier: Active Learning, Model Accuracy, and Multi-objective Materials Discovery and Optimization
Freier ZugriffArXiv | 2019| -
Single-Crystal Automated Refinement (SCAR): A Data-Driven Method for Determining Inorganic Structures
American Chemical Society | 2019|
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