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文献
J-GLOBAL ID：202202274836708799
整理番号：22A0741151
15%効率のPTB7-Thベース有機太陽電池のための効率的な小分子アクセプタをスクリーニングするための機械学習と分子動力学シミュレーション支援進化的設計と発見パイプライン【JST・京大機械翻訳】
Machine learning and molecular dynamics simulation-assisted evolutionary design and discovery pipeline to screen efficient small molecule acceptors for PTB7-Th-based organic solar cells with over 15% efficiency
Mahmood Asif
(Key Laboratory of Cluster Science of Ministry of Education, Beijing Key Laboratory of Photoelectronic/Electrophotonic Conversion Materials, School of Chemistry and Chemical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China. jinlwang@bit.edu.cn)
,
Irfan Ahmad
,
Wang Jin-Liang
資料名：
Journal of Materials Chemistry A. Materials for Energy and Sustainability
(Journal of Materials Chemistry A. Materials for Energy and Sustainability)
巻： 10 号： 8 ページ： 4170-4180 発行年： 2022年
JST資料番号： W0204B ISSN： 2050-7488 CODEN： JMCAET 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： イギリス (GBR) 言語： 英語 (EN)
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