Datensatz Zitierlink: 
http://hdl.handle.net/20.500.12708/152879
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Titel: 
Machine Learning backed Evolutionary Search: Atomic Structure in Surface Reconstructions
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Zitat: 
Wanzenböck, R. (2022, November 29). Machine Learning backed Evolutionary Search: Atomic Structure in Surface Reconstructions [Conference Presentation]. Institutsseminar, Institute of Applied Physics, Wien, Austria.
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Publikationstyp: 
Vortrag - Konferenz Präsentation
de
Sprache: 
Englisch
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Autor_innen: 
Wanzenböck, Ralf 
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Organisations­einheit: 
E165-03-1 - Forschungsgruppe Theoretische Materialchemie 
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Datum (veröffentlicht): 
29-Nov-2022
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Veranstaltungs­name: 
Institutsseminar, Institute of Applied Physics 
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Veranstaltungs­zeitraum: 
29-Nov-2022
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Veranstaltungs­ort: 
Wien, Österreich
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Keywords: 
Machine learning; Neural-network force field; Google JAX
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Link (extern): 
https://sfb-taco.at/machine-learning-backed-evolutionary-search-atomic-structure-in-surface-reconstructions/
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Forschungs­schwerpunkte: 
Quantum Modeling and Simulation: 20%
Materials Characterization: 40%
Computational Materials Science: 40%
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Wissenschafts­zweig: 
1040 - Chemie: 100%
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Enthalten in den Sammlungen:
Presentation

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