Adapting recurrent neural network algorithms for single molecular break junction analysis

Projektinformationen

MEANN

ID Finanzhilfevereinbarung: 884741

DOI

10.3030/884741

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 12 März 2020

Startdatum 1 Juni 2020

Enddatum 31 Mai 2022

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Gesamtkosten

€ 207 312,00

EU-Beitrag

€ 207 312,00

Koordiniert durch

KOBENHAVNS UNIVERSITET
Denmark

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Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (2)

Trusting our machines: validating machine learning models for single-molecule transport experiments

Autoren: William Bro-Jørgensen, Joseph M. Hamill, Rasmus Bro, and Gemma C. Solomon
Veröffentlicht in: Chemical Society Reviews, 2022, ISSN 1460-4744
Herausgeber: Royal Society of Chemistry
DOI: 10.1039/d1cs00884f

Significant two-step potential-induced surface reconstruction observed on Au(1 1 1) inaqueous sulfuric acid

Autoren: Hamill, Joseph; Zhour, Kazem; Diddens, Diddo; Baghernejad, Masoud
Veröffentlicht in: Electrochemistry Communications, Ausgabe 13882481, 2022, ISSN 1388-2481
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.elecom.2022.107332