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Infrared spectroscopy data- and physics-driven machine learning for characterizing surface microstructure of complex materials
Nature communications, 2020-03, Vol.11 (1), p.1513-1513, Article 1513
2020
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Scaling relationships and theory for vibrational frequencies of adsorbates on transition metal surfaces
Nature communications, 2017-11, Vol.8 (1), p.1842-9, Article 1842
2017
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Explainable and trustworthy artificial intelligence for correctable modeling in chemical sciences
Science advances, 2020-10, Vol.6 (42)
2020
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Spectroscopic Probe Molecule Selection Using Quantum Theory, First-Principles Calculations, and Machine Learning
ACS nano, 2020-12, Vol.14 (12), p.17295-17307
2020
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Building Chemical Property Models for Energetic Materials from Small Datasets Using a Transfer Learning Approach
Journal of chemical information and modeling, 2022-11, Vol.62 (22), p.5397-5410
2022
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Prediction of Transition-State Scaling Relationships and Universal Transition-State Vibrational and Entropic Correlations for Dehydrogenations
Journal of physical chemistry. C, 2021-09, Vol.125 (36), p.19780-19790
2021
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Scaling of Transition State Vibrational Frequencies and Application of d‑Band Theory to the Brønsted–Evans–Polanyi Relationship on Surfaces
Journal of physical chemistry. C, 2021-04, Vol.125 (13), p.7119-7129
2021
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Physics‐informed Transfer Learning for Out‐of‐sample Vapor Pressure Predictions
Propellants, explosives, pyrotechnics, 2023-03, Vol.48 (4), p.n/a
2023
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Scaling of Transition State Vibrational Frequencies and Application of d-Band Theory to the Brønsted–Evans–Polanyi Relationship on Surfaces
Journal of physical chemistry. C, 2021-02, Vol.125 (13)
2021
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Scaling of Transition State Vibrational Frequencies and Application of d -Band Theory to the Brønsted–Evans–Polanyi Relationship on Surfaces
Journal of physical chemistry. C, 2021-02, Vol.125 (13)
2021
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Enabling Predictive Science for Catalysis Under Uncertainty
2020
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