Скачать или смотреть ANI-AIM: The Use of Machine Learning in Computational Chemistry- Kate Huddleston | SciPy 2022

ANI-AIM: The Use of Machine Learning in Computational Chemistry- Kate Huddleston | SciPy 2022

python

Скачать ANI-AIM: The Use of Machine Learning in Computational Chemistry- Kate Huddleston | SciPy 2022 бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно ANI-AIM: The Use of Machine Learning in Computational Chemistry- Kate Huddleston | SciPy 2022 или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Cкачать музыку ANI-AIM: The Use of Machine Learning in Computational Chemistry- Kate Huddleston | SciPy 2022 бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео ANI-AIM: The Use of Machine Learning in Computational Chemistry- Kate Huddleston | SciPy 2022

The introduction of machine learning into the computational chemistry field has been a milestone. ANAKIN-ME (Accurate NeurAl networK engINe for Molecular Energies), or ANI, is a transferable machine learning potential for organic molecules. It is successful at reproducing the chemical accuracy of its reference level of theory and bridges the gap between accuracy and computational cost. ANI is used through our TorchANI software, which is coded in Pytorch. This makes it flexible and easy to make modifications, which is important for extending the ANI methodology. My current work uses ANI-2x and aims at predicting atomic descriptors in order to test the conceptual DFT charge models.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке