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Chemically intuited,large-scale screening of MOFs by machine learning techniques

npj Computational Materials 2017年第1期3卷 123-129页

作者： Giorgos Borboudakis Taxiarchis Stergiannakos maria frysali Emmanuel Klontzas Ioannis Tsamardinos George E.Froudakis Department of Computer Science University of CreteVoutes CampusGR-70013 HeraklionCreteGreece Gnosis Data Analysis PC Palaiokapa 6571305 HeraklionGreece Department of Chemistry University of CreteVoutes CampusGR-70013 HeraklionCreteGreece School of Computing and Engineering University of HuddersfieldQueensgateHuddersfieldHD13DHUK

A novel computational methodology for large-scale screening of MOFs is applied to gas storage with the use of machine learning *** approach is a promising trade-off between the accuracy of ab initio methods and the speed of classical approaches,strategically combined with chemical *** results demonstrate that the chemical properties of MOFs are indeed predictable(stochastically,not deterministically)using machine learning methods and automated analysis protocols,with the accuracy of predictions increasing with sample *** initial results indicate that this methodology is promising to apply not only to gas storage in MOFs but in many other material science projects.

关键词： apply stochastic learning

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Author Correction:Chemically intuited,large-scale screening of MOFs by machine learning techniques

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npj Computational Materials 2017年第1期3卷 69-69页

The affiliation details for George *** were incorrect in this *** correct affiliation details for this author are given below:Department of Chemistry,University of Crete,Voutes Campus,GR-70013 Heraklion,Crete,Greece T... 详细信息

关键词： HTML details learning

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