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首页> Chemphyschem : a European journal of chemical physics and physical chemistry> Predicting <sup>195</sup> Pt NMR Chemical Shifts in Water-Soluble Inorganic/Organometallic Complexes with a Fast and Simple Protocol Combining Semiempirical Modeling and Machine Learning.

Predicting <sup>195</sup> Pt NMR Chemical Shifts in Water-Soluble Inorganic/Organometallic Complexes with a Fast and Simple Protocol Combining Semiempirical Modeling and Machine Learning.

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作者： Evgeniia E,Ondar ^[1] ; Mikhail V,Polynski ^[1] ; Valentine P,Ananikov ^[2]

作者单位： Zelinsky Institute of Organic Chemistry, Russian Academy of Sciences, Leninsky Prospect 47, Moscow, 119991, Russia. ^[1] Scientific Technological Center of Organic and Pharmaceutical Chemistry, National Academy of Sciences, 26 Azatutyan Ave, 0014, Yerevan, Armenia. ^[2]

关键词 Pt complexes QTAIM chemical shift machine learning models semiempirical calculations

DOI 10.1002/cphc.202200940

PMID 36806426

发布时间 2023-06-04

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Chemphyschem : a European journal of chemical physics and physical chemistry

Chemphyschem

2023年24卷11期

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