Adapting recurrent neural network algorithms for single molecular break junction analysis

Informations projet

MEANN

N° de convention de subvention: 884741

DOI 10.3030/884741

Projet clôturé

Date de signature de la CE 12 Mars 2020

Date de début 1 Juin 2020

Date de fin 31 Mai 2022

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total € 207 312,00

Contribution de l’UE € 207 312,00

Coordonné par

KOBENHAVNS UNIVERSITET
Danemark

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Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Articles approuvés par les pairs (2)

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

Auteurs: William Bro-Jørgensen, Joseph M. Hamill, Rasmus Bro, and Gemma C. Solomon
Publié dans: Chemical Society Reviews, 2022, ISSN 1460-4744
Éditeur: Royal Society of Chemistry
DOI: 10.1039/d1cs00884f

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

Auteurs: Hamill, Joseph; Zhour, Kazem; Diddens, Diddo; Baghernejad, Masoud
Publié dans: Electrochemistry Communications, Numéro 13882481, 2022, ISSN 1388-2481
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.elecom.2022.107332