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Postquench gap dynamics of two-band superconductors
Physical review. B, 2019-10, Vol.100 (14), Article 144513
2019
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Charge‐Carrier Trapping and Radiative Recombination in Metal Halide Perovskite Semiconductors
Advanced functional materials, 2020-10, Vol.30 (42), p.n/a
2020
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Continuous ground-state degeneracy of classical dipoles on regular lattices
Physical review. B, 2019-07, Vol.100 (1), p.014426, Article 014426
2019
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Machine Learning Meets Quantum Physics
1st ed. 2020., 2020
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Enabling simulation at the fifth rung of DFT: Large scale RPA calculations with excellent time to solution
Computer physics communications, 2015-02, Vol.187 (C), p.120-129
2015
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Controlling competing orders via nonequilibrium acoustic phonons: Emergence of anisotropic effective electronic temperature
Physical review. B, 2018-01, Vol.97 (3), Article 035135
2018
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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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Assembly of Surface-Mounted Devices on Flexible Substrates by Isotropic Conductive Adhesive and Solder and Lifetime Characterization
Micromachines (Basel), 2022-08, Vol.13 (8), p.1240
2022
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Generative Models for Automatic Chemical Design
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.445-467
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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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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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Fortnet, a software package for training Behler-Parrinello neural networks
Computer physics communications, 2023-03, Vol.284, p.108580, Article 108580
2023
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Recommender Systems for Materials Discovery
Machine Learning Meets Quantum Physics, p.427-443
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