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  • Artigo de periodico-carta/editorial

    Machine Learning in Materials Science. [Editorial] (2024)

    Merz, Kenneth M; Choong, Yee Siew; Cournia, Zoe; Isayev, Olexandr; Soares, Thereza Amélia ; Wei, Guo-Wei; Zhu, Feng

    Fonte: Journal of Chemical Information and Modeling. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOMATERIAIS

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MERZ, Kenneth M et al. Machine Learning in Materials Science. [Editorial]. Journal of Chemical Information and Modeling. Washington: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.4c00727. Acesso em: 10 nov. 2025. , 2024

    • APA

      Merz, K. M., Choong, Y. S., Cournia, Z., Isayev, O., Soares, T. A., Wei, G. -W., & Zhu, F. (2024). Machine Learning in Materials Science. [Editorial]. Journal of Chemical Information and Modeling. Washington: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1021/acs.jcim.4c00727

    • NLM

      Merz KM, Choong YS, Cournia Z, Isayev O, Soares TA, Wei G-W, Zhu F. Machine Learning in Materials Science. [Editorial] [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2024 ; 64( 10): 3959-3960.[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.4c00727

    • Vancouver

      Merz KM, Choong YS, Cournia Z, Isayev O, Soares TA, Wei G-W, Zhu F. Machine Learning in Materials Science. [Editorial] [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2024 ; 64( 10): 3959-3960.[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.4c00727

  • Artigo de periodico

    Artificial intelligence agents for materials sciences (2023)

    Oliveira Junior, Osvaldo Novais de ; Christino, Leonardo Milhomem Franco; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de ; Paulovich, Fernando Vieira

    Fonte: Journal of Chemical Information and Modeling. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GENÔMICA

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      OLIVEIRA JUNIOR, Osvaldo Novais de et al. Artificial intelligence agents for materials sciences. Journal of Chemical Information and Modeling, v. 63, n. 24, p. 7605-7609, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c01778. Acesso em: 10 nov. 2025.

    • APA

      Oliveira Junior, O. N. de, Christino, L. M. F., Oliveira, M. C. F. de, & Paulovich, F. V. (2023). Artificial intelligence agents for materials sciences. Journal of Chemical Information and Modeling, 63( 24), 7605-7609. doi:10.1021/acs.jcim.3c01778

    • NLM

      Oliveira Junior ON de, Christino LMF, Oliveira MCF de, Paulovich FV. Artificial intelligence agents for materials sciences [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2023 ; 63( 24): 7605-7609.[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c01778

    • Vancouver

      Oliveira Junior ON de, Christino LMF, Oliveira MCF de, Paulovich FV. Artificial intelligence agents for materials sciences [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2023 ; 63( 24): 7605-7609.[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c01778

  • Artigo de periodico

    Systematic Investigation of Error Distribution in Machine Learning Algorithms Applied to the Quantum-Chemistry QM9 Data Set Using the Bias and Variance Decomposition (2021)

    Azevedo, Luis Cesar de; Pinheiro, Gabriel A.; Quiles, Marcos G.; Silva, Juarez Lopes Ferreira da ; Prati, Ronaldo C.

    Fonte: Journal of Chemical Information and Modeling. Unidade: IQSC

    Assuntos: QUÍMICA QUÂNTICA, ALGORITMOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      AZEVEDO, Luis Cesar de et al. Systematic Investigation of Error Distribution in Machine Learning Algorithms Applied to the Quantum-Chemistry QM9 Data Set Using the Bias and Variance Decomposition. Journal of Chemical Information and Modeling, v. 61, p. 4210−4223, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.1c00503. Acesso em: 10 nov. 2025.

    • APA

      Azevedo, L. C. de, Pinheiro, G. A., Quiles, M. G., Silva, J. L. F. da, & Prati, R. C. (2021). Systematic Investigation of Error Distribution in Machine Learning Algorithms Applied to the Quantum-Chemistry QM9 Data Set Using the Bias and Variance Decomposition. Journal of Chemical Information and Modeling, 61, 4210−4223. doi:10.1021/acs.jcim.1c00503

    • NLM

      Azevedo LC de, Pinheiro GA, Quiles MG, Silva JLF da, Prati RC. Systematic Investigation of Error Distribution in Machine Learning Algorithms Applied to the Quantum-Chemistry QM9 Data Set Using the Bias and Variance Decomposition [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2021 ; 61 4210−4223.[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.1c00503

    • Vancouver

      Azevedo LC de, Pinheiro GA, Quiles MG, Silva JLF da, Prati RC. Systematic Investigation of Error Distribution in Machine Learning Algorithms Applied to the Quantum-Chemistry QM9 Data Set Using the Bias and Variance Decomposition [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2021 ; 61 4210−4223.[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.1c00503
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