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首页> The Journal of chemical physics> OrbNet Denali: A machine learning potential for biological and organic chemistry with semi-empirical cost and DFT accuracy.

OrbNet Denali: A machine learning potential for biological and organic chemistry with semi-empirical cost and DFT accuracy.

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第一作者： Anders S,Christensen
第一单位： Entos, Inc., Los Angeles, California 90027, USA.
作者： Anders S,Christensen [1] ; Sai Krishna,Sirumalla [1] ; Zhuoran,Qiao [2] ; Michael B,O'Connor [1] ; Daniel G A,Smith [1] ; Feizhi,Ding [1] ; Peter J,Bygrave [1] ; Animashree,Anandkumar [3] ; Matthew,Welborn [1] ; Frederick R,Manby [1] ; Thomas F,Miller [1]
作者单位： Entos, Inc., Los Angeles, California 90027, USA. [1] Division of Chemistry and Chemical Engineering, California Institute of Technology, Pasadena, California 91125, USA. [2] Division of Engineering and Applied Sciences, California Institute of Technology, Pasadena, California 91125, USA. [3]
DOI 10.1063/5.0061990
PMID 34852495
发布时间 2021-12-14
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The Journal of chemical physics

The Journal of chemical physics

2021年155卷20期

204103页

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