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Medientyp: E-Artikel Titel: Bayesian probabilistic assignment of chemical shifts in organic solids Beteiligte: Cordova, Manuel; Balodis, Martins; Simões de Almeida, Bruno; Ceriotti, Michele; Emsley, Lyndon Erschienen: American Association for the Advancement of Science (AAAS), 2021 Erschienen in: Science Advances, 7 (2021) 48 Sprache: Englisch DOI: 10.1126/sciadv.abk2341 ISSN: 2375-2548 Entstehung: Anmerkungen: Beschreibung: Machine-learned chemical shifts enable probabilistic assignment in organic solids without knowledge of the structure. Zugangsstatus: Freier Zugang