S
Simon Batzner
H指数:14
被引数:3,773
个人简介
暂无内容
教育背景
暂无内容
工作经历
暂无内容
荣誉奖项
暂无内容
预测具有深度学习潜力的非晶前驱体中晶体的出现
通过来自TM23数据集的机器学习力场,过渡金属中的多体相互作用的复杂性
ACS OMEGA
IF4.3
扩展深度学习以实现材料发现
NATURE
IF48.5
学习大规模原子动力学的局部等变表示
NATURE COMMUNICATIONS
IF15.7
E(3)-等变图神经网络,用于数据高效和精确的原子间势
NATURE COMMUNICATIONS
IF15.7

