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Machine learning potential era of zeolite simulation
Chemical science (Cambridge), 2022-05, Vol.13 (18), p.555-568
2022
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Accelerated active phase transformation of NiO powered by Pt single atoms for enhanced oxygen evolution reaction
Chemical science (Cambridge), 2018, Vol.9 (33), p.6803-6812
2018
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Atomic structure of boron resolved using machine learning and global sampling
Chemical science (Cambridge), 2018-12, Vol.9 (46), p.8644-8655
2018
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Thermodynamic rules for zeolite formation from machine learning based global optimization
Chemical science (Cambridge), 2020-09, Vol.11 (37), p.1113-1118
2020
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An optimal Fe–C coordination ensemble for hydrocarbon chain growth: a full Fischer–Tropsch synthesis mechanism from machine learning
Chemical science (Cambridge), 2023-09, Vol.14 (35), p.9461-9475
2023
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Restructuring and Hydrogen Evolution on Pt Nanoparticle
Chemical science (Cambridge), 2015-01, Vol.6 (2), p.1485-1490
2015
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The dome of gold nanolized for catalysis
Chemical science (Cambridge), 2021-04, Vol.12 (15), p.5664-5671
2021
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Three-phase junction for modulating electron-hole migration in anatase-rutile photocatalysts
Chemical science (Cambridge), 2015-06, Vol.6 (6), p.3483-3494
2015
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Material discovery by combining stochastic surface walking global optimization with a neural network
Chemical science (Cambridge), 2017-09, Vol.8 (9), p.6327-6337
2017
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Artificial intelligence pathway search to resolve catalytic glycerol hydrogenolysis selectivity
Chemical science (Cambridge), 2022-07, Vol.13 (27), p.8148-816
2022
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An optimal FeC coordination ensemble for hydrocarbon chain growth: a full FischerTropsch synthesis mechanism from machine learning
Chemical science (Cambridge), 2023-09, Vol.14 (35), p.9461-9475
2023
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Atomic structure of boron resolved using machine learning and global sampling† †Electronic supplementary information (ESI) available: SSW-NN methodology, including the HDNN architecture, the iterative dataset generation, statistical assessment of different structural descriptors, general guidelines for setting up the structural descriptors and network size; DFT calculation details; pair distribution function of α-B; parameters for the structural descriptors used in set-1 and final NN potential;
Chemical science (Cambridge), 2018-09, Vol.9 (46), p.8644-8655
2018
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Material discovery by combining stochastic surface walking global optimization with a neural network† †Electronic supplementary information (ESI) available: Derivation for the gradient of J σ with respect to NN parameters. DFT calculation setups. Parameters of atom-centered symmetry functions for generating TiO2 NN potential. Comparison of the performance of symmetry functions with different numbers of cutoff radii. Comparison of the computational cost of NN and DFT calculations. Comparison of s
Chemical science (Cambridge), 2017-06, Vol.8 (9), p.6327-6337
2017
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Accelerated active phase transformation of NiO powered by Pt single atoms for enhanced oxygen evolution reaction† †Electronic supplementary information (ESI) available. See DOI: 10.1039/c8sc02015a
Chemical science (Cambridge), 2018-07, Vol.9 (33), p.6803-6812
2018
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Three-phase junction for modulating electron–hole migration in anatase–rutile photocatalysts† †Electronic supplementary information (ESI) available: Optimized structures (XYZ coordinates) for pure phase and biphase crystals; other structure models for phase junction. See DOI: 10.1039/c5sc00621j
Chemical science (Cambridge), 2015-04, Vol.6 (6), p.3483-3494
2015
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Oxatub[4]arene: a smart macrocyclic receptor with multiple interconvertible cavities
Chemical science (Cambridge), 2015-01, Vol.6 (12), p.6731-6738
2015
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Oxatub[4]arene: a smart macrocyclic receptor with multiple interconvertible cavities† †Electronic supplementary information (ESI) available: Experimental conditions and procedures, syntheses and compound characterizations, 1H, 13C and 2D NMR spectroscopic analyses, mass spectra, ITC titration data and analyses, and X-ray single-crystal structure data and analyses. CCDC 1D12+@TA4-IV, 1043635; MeV2+@TA4-III, 1043636. For ESI and crystallographic data in CIF or other electronic format see DOI: 10.1
Chemical science (Cambridge), 2015-09, Vol.6 (12), p.6731-6738
2015
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