Deep-learning-assisted high-throughput discovery of metallophilic MA 2 Z 4 nanomaterials
Source abstract
Abstract
An deep-learning-assisted high-throughput method to screen out the promising metallophilic MA 2 Z 4 nanomaterials.
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Research context
OpenAlex topics: Machine Learning in Materials Science · Inorganic Chemistry and Materials · MXene and MAX Phase Materials
SciVX discovery tags are terminology-based. OpenAlex topics are source-provided classifications.
Affiliations
School of Materials Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, P. R. China
IT4Innovations, VSB-Technical University of Ostrava, 17.listopadu 2172/15, 708 00 Ostrava, Czsch Republic
Department of Condensed Matter Physics, Faculty of Mathematics and Physics, Charles University, Ke Karlovu 3, 121 16 Prague 2, Czech Republic
Institute of Materials Research and Engineering (IMRE), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), 2 Fusionopolis Way, Innovis #08-03, Singapore 138634, Republic of Singapore
Funding
Hebei Provincial Department of Science and Technology · Natural Science Foundation of Beijing Municipality · National Key Research and Development Program of China · National Research Foundation Singapore · Ministerstvo Školství, Mládeže a Tělovýchovy
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