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Discovering Relationships between OSDAs and Zeolites through Data Mining and Generative Neural Networks.
Jensen, Zach; Kwon, Soonhyoung; Schwalbe-Koda, Daniel; Paris, Cecilia; Gómez-Bombarelli, Rafael; Román-Leshkov, Yuriy; Corma, Avelino; Moliner, Manuel; Olivetti, Elsa A.
Afiliación
  • Jensen Z; Department of Materials Science and Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts 02139, United States.
  • Kwon S; Department of Chemical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts 02139, United States.
  • Schwalbe-Koda D; Department of Materials Science and Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts 02139, United States.
  • Paris C; Instituto de Tecnología Química, Universitat Politècnica de València-Consejo Superior de Investigaciones Científicas, Avenida de los Naranjos s/n, 46022 Valencia, Spain.
  • Gómez-Bombarelli R; Department of Materials Science and Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts 02139, United States.
  • Román-Leshkov Y; Department of Chemical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts 02139, United States.
  • Corma A; Instituto de Tecnología Química, Universitat Politècnica de València-Consejo Superior de Investigaciones Científicas, Avenida de los Naranjos s/n, 46022 Valencia, Spain.
  • Moliner M; Instituto de Tecnología Química, Universitat Politècnica de València-Consejo Superior de Investigaciones Científicas, Avenida de los Naranjos s/n, 46022 Valencia, Spain.
  • Olivetti EA; Department of Materials Science and Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts 02139, United States.
ACS Cent Sci ; 7(5): 858-867, 2021 May 26.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34079901

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Tipo de estudio: Prognostic_studies Idioma: En Revista: ACS Cent Sci Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Tipo de estudio: Prognostic_studies Idioma: En Revista: ACS Cent Sci Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos