臺灣學術機構典藏系統 (Taiwan Academic Institutional Repository, TAIR)

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機構	日期	題名	作者
臺大學術典藏	2022-05-24T06:10:41Z	Systematic molecular model development with reliable charge distributions for gaseous adsorption in nanoporous materials	Cho E.H.;Lin L.-C.; Cho E.H.; Lin L.-C.; LI-CHIANG LIN
臺大學術典藏	2022-05-24T06:10:41Z	Systematic molecular model development with reliable charge distributions for gaseous adsorption in nanoporous materials	Cho E.H.;Lin L.-C.; Cho E.H.; Lin L.-C.; LI-CHIANG LIN
臺大學術典藏	2022-05-24T06:10:37Z	Computational discovery of nanoporous materials for energy- and environment-related applications	Cho E.H.;Lyu Q.;Lin L.-C.; Cho E.H.; Lyu Q.; Lin L.-C.; LI-CHIANG LIN
臺大學術典藏	2022-05-24T06:10:37Z	Computational discovery of nanoporous materials for energy- and environment-related applications	Cho E.H.;Lyu Q.;Lin L.-C.; Cho E.H.; Lyu Q.; Lin L.-C.; LI-CHIANG LIN
臺大學術典藏	2022-05-24T06:10:37Z	Tuning molecular structure of tertiary amine catalysts for glucose isomerization	Deshpande N.;Cho E.H.;Spanos A.P.;Lin L.-C.;Brunelli N.A.; Deshpande N.; Cho E.H.; Spanos A.P.; Lin L.-C.; Brunelli N.A.; LI-CHIANG LIN
臺大學術典藏	2022-05-24T06:10:37Z	Tuning molecular structure of tertiary amine catalysts for glucose isomerization	Deshpande N.;Cho E.H.;Spanos A.P.;Lin L.-C.;Brunelli N.A.; Deshpande N.; Cho E.H.; Spanos A.P.; Lin L.-C.; Brunelli N.A.; LI-CHIANG LIN
臺大學術典藏	2022-05-24T06:10:34Z	Electrostatic Potential Optimized Molecular Models for Molecular Simulations: CO, CO2, COS, H2S, N2, N2O, and SO2	Cho E.H.;Lin L.-C.; Cho E.H.; Lin L.-C.; LI-CHIANG LIN
臺大學術典藏	2022-05-24T06:10:34Z	Electrostatic Potential Optimized Molecular Models for Molecular Simulations: CO, CO2, COS, H2S, N2, N2O, and SO2	Cho E.H.;Lin L.-C.; Cho E.H.; Lin L.-C.; LI-CHIANG LIN
臺大學術典藏	2022-05-24T06:10:33Z	Efficient and Accurate Charge Assignments via a Multilayer Connectivity-Based Atom Contribution (m-CBAC) Approach	Zou C.;Penley D.R.;Cho E.H.;Lin L.-C.; Zou C.; Penley D.R.; Cho E.H.; Lin L.-C.; LI-CHIANG LIN
臺大學術典藏	2022-05-24T06:10:33Z	Efficient and Accurate Charge Assignments via a Multilayer Connectivity-Based Atom Contribution (m-CBAC) Approach	Zou C.;Penley D.R.;Cho E.H.;Lin L.-C.; Zou C.; Penley D.R.; Cho E.H.; Lin L.-C.; LI-CHIANG LIN
臺大學術典藏	2022-05-24T06:10:31Z	Machine learning-aided computational study of metal-organic frameworks for sour gas sweetening	Cho E.H.;Deng X.;Zou C.;Lin L.-C.; Cho E.H.; Deng X.; Zou C.; Lin L.-C.; LI-CHIANG LIN
臺大學術典藏	2022-05-24T06:10:31Z	Machine learning-aided computational study of metal-organic frameworks for sour gas sweetening	Cho E.H.;Deng X.;Zou C.;Lin L.-C.; Cho E.H.; Deng X.; Zou C.; Lin L.-C.; LI-CHIANG LIN
臺大學術典藏	2022-05-24T06:10:30Z	Nanoporous Material Recognition via 3D Convolutional Neural Networks: Prediction of Adsorption Properties	Cho E.H.;Lin L.-C.; Cho E.H.; Lin L.-C.; LI-CHIANG LIN
臺大學術典藏	2022-05-24T06:10:30Z	Nanoporous Material Recognition via 3D Convolutional Neural Networks: Prediction of Adsorption Properties	Cho E.H.;Lin L.-C.; Cho E.H.; Lin L.-C.; LI-CHIANG LIN

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