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Learning Representations of Molecules and Materials with Atomistic Neural Networks
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.215-230
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Solver Independent Rotating Workforce Scheduling
Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research, 2018, Vol.10848, p.429-445
2018
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Continuous Optimization of the Energy Input—The Success Story of AOS
Energy Technology 2017, p.3-11
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Generative Models for Automatic Chemical Design
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.445-467
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Time Table Edge Finding with Energy Variables
Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research, 2019, Vol.11494, p.633-642
2019
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Molecular Dynamics with Neural Network Potentials
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.233-252
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Polymer Genome: A Polymer Informatics Platform to Accelerate Polymer Discovery
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.397-412
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Message Passing Neural Networks
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.199-214
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Database-Driven High-Throughput Calculations and Machine Learning Models for Materials Design
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.377-395
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Fast In-Memory Checkpointing with POSIX API for Legacy Exascale-Applications
Software for Exascale Computing - SPPEXA 2013-2015, p.427-441
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Machine Learning for Molecular Dynamics on Long Timescales
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.331-372
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Machine-Learning of Atomic-Scale Properties Based on Physical Principles
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.99-127
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Active Learning and Uncertainty Estimation
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.309-329
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Construction of Machine Learned Force Fields with Quantum Chemical Accuracy: Applications and Chemical Insights
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.277-307
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Accurate Molecular Dynamics Enabled by Efficient Physically Constrained Machine Learning Approaches
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.129-154
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Kernel Methods for Quantum Chemistry
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.25-36
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Physical Extrapolation of Quantum Observables by Generalization with Gaussian Processes
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.171-194
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Introduction to Material Modeling
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.7-24
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Bayesian Optimization in Materials Science
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.413-426
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Building Nonparametric n-Body Force Fields Using Gaussian Process Regression
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.67-98
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Recommender Systems for Materials Discovery
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.427-443
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Introduction to Neural Networks
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.37-62
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Quantum Machine Learning with Response Operators in Chemical Compound Space
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.155-169
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The HARNESS Platform: A Hardware-and Network-Enhanced Software System for Cloud Computing
Software Architecture for Big Data and the Cloud, 2017
2017
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High-Dimensional Neural Network Potentials for Atomistic Simulations
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.253-275
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ThemaTechnology
Zeitschrift / SeriePhysical Review. B
PublikationsformBuchkapitel
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