Adapting recurrent neural network algorithms for single molecular break junction analysis

Información del proyecto

MEANN

Identificador del acuerdo de subvención: 884741

DOI

10.3030/884741

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 12 Marzo 2020

Fecha de inicio 1 Junio 2020

Fecha de finalización 31 Mayo 2022

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coste total

€ 207 312,00

Aportación de la UE

€ 207 312,00

Coordinado por

KOBENHAVNS UNIVERSITET
Denmark

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Publicaciones

Peer reviewed articles (2)

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

Autores: William Bro-Jørgensen, Joseph M. Hamill, Rasmus Bro, and Gemma C. Solomon
Publicado en: Chemical Society Reviews, 2022, ISSN 1460-4744
Editor: Royal Society of Chemistry
DOI: 10.1039/d1cs00884f

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

Autores: Hamill, Joseph; Zhour, Kazem; Diddens, Diddo; Baghernejad, Masoud
Publicado en: Electrochemistry Communications, Edición 13882481, 2022, ISSN 1388-2481
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.elecom.2022.107332