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Machine Learning Interatomic Potentials as Emerging Tools for Materials Science
Advanced materials (Weinheim), 2019-11, Vol.31 (46), p.e1902765-n/a
2019
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Realistic Atomistic Structure of Amorphous Silicon from Machine-Learning-Driven Molecular Dynamics
The journal of physical chemistry letters, 2018-06, Vol.9 (11), p.2879-2885
2018
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Structural Dynamics Descriptors for Metal Halide Perovskites
Journal of physical chemistry. C, 2023-09, Vol.127 (38), p.19141-19151
2023
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Similarity Between Amorphous and Crystalline Phases: The Case of TiO2
The journal of physical chemistry letters, 2018-06, Vol.9 (11), p.2985-2990
2018
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Many-Body Dispersion Correction Effects on Bulk and Surface Properties of Rutile and Anatase TiO2
Journal of physical chemistry. C, 2016-09, Vol.120 (38), p.21552-21560
2016
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Dynamic Catalyst Restructuring during Carbon Nanotube Growth
ACS nano, 2010-12, Vol.4 (12), p.7587-7595
2010
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Unraveling Thermal Transport Correlated with Atomistic Structures in Amorphous Gallium Oxide via Machine Learning Combined with Experiments
Advanced materials (Weinheim), 2023-06, Vol.35 (24), p.e2210873-n/a
2023
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Nanomechanical Investigation of Mo6S9−xIx Nanowire Bundles
Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany), 2007-09, Vol.3 (9), p.1544-1548
2007
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Viscous State Effect on the Activity of Fe Nanocatalysts
ACS nano, 2010-11, Vol.4 (11), p.6950-6956
2010
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Reply to “Comment on 'Dynamic Catalyst Restructuring during Carbon Nanotube Growth'”
ACS nano, 2011-02, Vol.5 (2), p.686-687
2011
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Development of ibuprofen-loaded nanostructured lipid carrier-based gels: characterization and investigation of in vitro and in vivo penetration through the skin
International journal of nanomedicine, 2016-01, Vol.11 (default), p.1201-1212
2016
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Prediction of adsorption and separation of water–alcohol mixtures with zeolite NaA
Microporous and mesoporous materials, 2008-09, Vol.114 (1), p.455-464
2008
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