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Machine learning models and data-driven methods to identify high-performing materials for direct air carbon capture and storage
机器学习模型和数据驱动方法，用于识别用于直接空气碳捕获和储存的高性能材料
基本信息
- 批准号：559697-2021
- 负责人：
- 金额：$ 2.55万
- 依托单位：
- 依托单位国家：加拿大
- 项目类别：Alexander Graham Bell Canada Graduate Scholarships - Doctoral
- 财政年份：2022
- 资助国家：加拿大
- 起止时间：2022-01-01 至 2023-12-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
machine learning, computational chemistry, materials chemistry, carbon capture, metal-organic frameworks, data science, electronic structure calculations
机器学习，计算化学，材料化学，碳捕获，金属有机框架，数据科学，电子结构计算
项目成果
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专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
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Burner, JakeJK其他文献
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相似国自然基金
Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
- 批准号：
- 批准年份：2024
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相似海外基金
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Collaborative Research: NSF-BSF: SaTC: CORE: Small: Detecting malware with machine learning models efficiently and reliably
协作研究：NSF-BSF：SaTC：核心：小型：利用机器学习模型高效可靠地检测恶意软件
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- 资助金额：
$ 2.55万 - 项目类别：
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