Datensatz Zitierlink: 
http://hdl.handle.net/20.500.12708/153186
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Titel: 
Study of HfO₂ Phases Using Machine Learning Potentials
en
Zitat: 
Bichelmaier, S., Carrete Montana, J., & Madsen, G. K. H. (2022, May 12). Study of HfO₂ Phases Using Machine Learning Potentials [Conference Presentation]. 2022 MRS Spring Meeting - Frontiers of In Situ Materials Characterization, Honolulu, United States of America (the). http://hdl.handle.net/20.500.12708/153186
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Publikationstyp: 
Vortrag - Konferenz Präsentation
de
Sprache: 
Englisch
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Autor_innen: 
Bichelmaier, Sebastian 
Carrete Montana, Jesús 
Madsen, Georg Kent Hellerup 
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Organisations­einheit: 
E165-03-1 - Forschungsgruppe Theoretische Materialchemie 
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Datum (veröffentlicht): 
12-Mai-2022
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Veranstaltungs­name: 
2022 MRS Spring Meeting - Frontiers of In Situ Materials Characterization 
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Veranstaltungs­zeitraum: 
8-Mai-2022 - 25-Mai-2022
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Veranstaltungs­ort: 
Honolulu, Vereinigte Staaten von Amerika
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Keywords: 
Machine Learning
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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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Presentation

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