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文献
J-GLOBAL ID：202202236908906532
整理番号：22A0974188
ねじれネット:量子力学の精度による小分子ねじれエネルギープロファイルを迅速に予測するための深層ニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】
TorsionNet: A Deep Neural Network to Rapidly Predict Small-Molecule Torsional Energy Profiles with the Accuracy of Quantum Mechanics
Rai Brajesh K.
(Simulation and Modeling Sciences, Pfizer Worldwide Research Development and Medical, Massachusetts, United States)
,
Sresht Vishnu
(Simulation and Modeling Sciences, Pfizer Worldwide Research Development and Medical, Massachusetts, United States)
,
Yang Qingyi
(Medicine Design, Pfizer Worldwide Research Development and Medical, Massachusetts, United States)
,
Unwalla Ray
(Medicine Design, Pfizer Worldwide Research Development and Medical, Massachusetts, United States)
,
Tu Meihua
(Medicine Design, Pfizer Worldwide Research Development and Medical, Massachusetts, United States)
,
Mathiowetz Alan M.
(Medicine Design, Pfizer Worldwide Research Development and Medical, Massachusetts, United States)
,
Bakken Gregory A.
(Digital, Pfizer, Connecticut, United States)
資料名：
Journal of Chemical Information and Modeling
(Journal of Chemical Information and Modeling)
巻： 62 号： 4 ページ： 785-800 発行年： 2022年
JST資料番号： A0294A ISSN： 1549-9596 CODEN： JCISD8 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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