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【2h】

Representation of molecular structures with persistent homology for machine learning applications in chemistry

机译：化学机器学习应用持续同源性分子结构的表示

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Jacob Townsend; Cassie Putman Micucci; John H. Hymel; Vasileios Maroulas; Konstantinos D. Vogiatzis;
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年度 2020
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1. Representation of molecular structures with persistent homology for machine learning applications in chemistry [J] . Jacob Townsend, Cassie Putman Micucci, John H. Hymel, Nature Communications . 2020,第1期

机译：化学机器学习应用持续同源性分子结构的表示
2. Author Correction: Representation of molecular structures with persistent homology for machine learning applications in chemistry [J] . Jacob Townsend, Cassie Putman Micucci, John H. Hymel, Nature Communications . 2020,第1期

机译：作者校正：在化学中的机器学习应用中具有持久性同源性的分子结构的表示
3. (S252)Modelling of microstructure-property linkage using persistent homology analysis and machine learning (Steel informatics 2) [J] . Zhilei Wang, Toshio Ogawa, Yoshitaka Adachi 材料とプロセス: 日本鉄鋼協会講演論文集 . 2020,第1179期

机译：（S252）使用持续同源性分析和机器学习的微观结构 - 性能联系（钢信息学2）
4. Liquid Structures Characterized by a Combination of the Persistent Homology Analysis and Molecular Dynamics Simulation [C] . Kohei Sasaki, Ryo Okajima, Takefumi Yamashita International Conference of Computational Methods in Sciences and Engineering . 2018

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