Q‐DFTNet: A Chemistry‐Informed Neural Network Framework for Predicting Molecular Dipole Moments via DFT‐Driven QM9 Data

Fuente: Wiley Open Access

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Dennis Delali Kwesi Wayo, Mohd Zulkifli Bin Mohamad Noor, Masoud Darvish Ganji, Camila Martins Saporetti, Leonardo Goliatt
Formato:	Artículo Open Access
Publicado:	Wiley 2025
Materias:	Journal of Computational Chemistry
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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