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Trabalho de evento-resumo
Materials design for Na-ion batteries based on computational simulations (2023)
Silva, Juarez Lopes Ferreira da ; Lourenço, Tuanan da Costa ; Fiates, Juliane ; Moraes, Alex Silva de; Pinheiro, Gabriel A ; Lopes, Mauro Chierici ; Quiles, Marcos Gonçalves ; Siqueira, Leonardo José Amaral de ; Dias, Luis Gustavo
Conference titles: Brazil MRS Meeting. Unidades: IQSC, FFCLRP
Subjects: BATERIAS ELÉTRICAS, SÓDIO, SIMULAÇÃO, ELETROQUÍMICA
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ABNT
SILVA, Juarez Lopes Ferreira da et al. Materials design for Na-ion batteries based on computational simulations. 2023, Anais.. Rio de Janeiro: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4a8b5c4b-ab37-4a91-a5f4-e64f091e153a/P20769.pdf. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Silva, J. L. F. da, Lourenço, T. da C., Fiates, J., Moraes, A. S. de, Pinheiro, G. A., Lopes, M. C., et al. (2023). Materials design for Na-ion batteries based on computational simulations. In . Rio de Janeiro: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/4a8b5c4b-ab37-4a91-a5f4-e64f091e153a/P20769.pdf
NLM
Silva JLF da, Lourenço T da C, Fiates J, Moraes AS de, Pinheiro GA, Lopes MC, Quiles MG, Siqueira LJA de, Dias LG. Materials design for Na-ion batteries based on computational simulations [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4a8b5c4b-ab37-4a91-a5f4-e64f091e153a/P20769.pdf
Vancouver
Silva JLF da, Lourenço T da C, Fiates J, Moraes AS de, Pinheiro GA, Lopes MC, Quiles MG, Siqueira LJA de, Dias LG. Materials design for Na-ion batteries based on computational simulations [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4a8b5c4b-ab37-4a91-a5f4-e64f091e153a/P20769.pdf
Trabalho de evento
The impact of low-cost molecular geometry optimization in property prediction via graph neural network (2022)
Pinheiro, Gabriel A ; Calderan, Felipe V ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da ; Quiles, Marcos Gonçalves
Source: Book of Abstracts. Conference titles: IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA). Unidade: IQSC
Subjects: ESTRUTURA MOLECULAR (QUÍMICA TEÓRICA), REDES NEURAIS, ALGORITMOS
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ABNT
PINHEIRO, Gabriel A et al. The impact of low-cost molecular geometry optimization in property prediction via graph neural network. 2022, Anais.. Nassau: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2022. p. 603-608. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICMLA55696.2022.00092. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Pinheiro, G. A., Calderan, F. V., Silva, J. L. F. da, & Quiles, M. G. (2022). The impact of low-cost molecular geometry optimization in property prediction via graph neural network. In Book of Abstracts (p. 603-608). Nassau: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/ICMLA55696.2022.00092
NLM
Pinheiro GA, Calderan FV, Silva JLF da, Quiles MG. The impact of low-cost molecular geometry optimization in property prediction via graph neural network [Internet]. Book of Abstracts. 2022 ; 603-608.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICMLA55696.2022.00092
Vancouver
Pinheiro GA, Calderan FV, Silva JLF da, Quiles MG. The impact of low-cost molecular geometry optimization in property prediction via graph neural network [Internet]. Book of Abstracts. 2022 ; 603-608.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICMLA55696.2022.00092
Trabalho de evento-anais periodico
Graph-Based Clustering Analysis of the QM9 Dataset via SMILES Descriptors (2020)
Pinheiro, Gabriel A; Silva, Juarez Lopes Ferreira da ; Soares, Marinalva Dias ; Quiles, Marcos Gonçalves
Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: Computational Science and Its Applications – ICCSA. Unidade: IQSC
Assunto: QUÍMICA QUÂNTICA
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ABNT
PINHEIRO, Gabriel A et al. Graph-Based Clustering Analysis of the QM9 Dataset via SMILES Descriptors. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58799-4_31. Acesso em: 03 nov. 2024. , 2020
APA
Pinheiro, G. A., Silva, J. L. F. da, Soares, M. D., & Quiles, M. G. (2020). Graph-Based Clustering Analysis of the QM9 Dataset via SMILES Descriptors. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-030-58799-4_31
NLM
Pinheiro GA, Silva JLF da, Soares MD, Quiles MG. Graph-Based Clustering Analysis of the QM9 Dataset via SMILES Descriptors [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2020 ; 12249 421-433.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58799-4_31
Vancouver
Pinheiro GA, Silva JLF da, Soares MD, Quiles MG. Graph-Based Clustering Analysis of the QM9 Dataset via SMILES Descriptors [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2020 ; 12249 421-433.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58799-4_31

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