- 出版物
- 2022年6月14日
机器学习(ML) 用于新型OLED材料的设计
Hadi Abroshan 等。机器学习(ML) ,载于《材料信息学:方法与应用》,2022年,第1416卷,第33-49页
- 出版物
- 2022年6月6日
富勒烯C60非共价二聚体中由键驱动的跨空间相互作用:球形与平面“电子云”之间的一种特殊强结合及二聚体分形结构的极致表现
Mohd Athar 和 Archita Patnaik,《物理化学杂志 A》,2022,126(23),3629-3641
- 出版物
- 2022年6月5日
在透明电极开发中,关于羧基单壁碳纳米管分散液稳定性背后化学机制的综合研究
Jovana Stanojev 等。《纳米材料》(巴塞尔),2022 年,第 12 卷第 11 期
- 出版物
- 2022年5月11日
通过印刷型半导体混合材料的分子工程开发有机集成式 电路:结晶、电荷传输及器件应用分析
Kwon Hyeok-jin 等,《ACS Applied Materials & Interfaces》,2022,14(20),23678-23691
- 出版物
- 2022年5月5日
磺硫唑和磺胺嘧啶二核银配合物的分子间相互作用在性质和结构上的贡献:X射线晶体学、赫什菲尔德表面积分析、DFT 研究及生物活性
Mohammed Dawood Alalawy 等。《分子结构杂志》,2022,1255
活动
活动
生命科学
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生命科学
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生命科学
网络研讨会
网络研讨会
材料科学
- 2026年10月6日
借助 Bunsen——您在物理与人工智能领域的能动型科研伙伴,加速材料创新
在本场网络研讨会中,通过实用的材料开发案例研究,将展示Bunsen如何突破传统聊天界面的局限,规划并执行涵盖文献和数据分析、量子力学(QM) 及分子动力学 (MD) 模拟、机器学习(ML) 、候选化合物迭代优化,以及将结果整合为清晰且可共享报告的多步骤工作流。
网络研讨会
生命科学
材料科学
- 2026年9月23日
Bunsen:经验证的科学工作流与自主人工智能的结合
请与Schrödinger 首席技术官帕特·洛顿(Pat Lorton)一起了解Bunsen。帕特将分享Bunsen如何帮助研究人员在无需面对命令行操作的困扰或手动配置的情况下,设置、运行和排查多阶段工作流中的问题。
网络研讨会
材料科学
- 2026年7月23日
借助物理驱动的人工智能,加速可持续化学创新,以及预测建模
欢迎参加我们与Innovation Research Interchange联合举办的网络研讨会,了解快速消费品(FMCG)行业如何应对当前由全球消费者转向“清洁标签”产品和高透明度配料表所驱动的重大转型。
教程
教程
材料科学
- 教程
无序系统构建与分子动力学 (MD) 多阶段工作流
学习如何使用“无序系统构建器”(Disordered System Builder)和“分子动力学 (MD) ”多阶段工作流面板来构建和平衡模型系统。
培训视频
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材料科学
视频
材料科学
视频
材料科学
出版物
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- 2026年6月3日
基于分层变分自编码器、高斯混合回归和贝叶斯方法的低重组能有机半导体数据驱动设计优化
Nakanishi 等。《化学信息与建模杂志》,2026,66(12),7034–7045
- 出版物
- 2026年5月27日
利用MPNICE机器学习力场对大规模光电子材料进行数字探索
Abroshan 等。《物理化学与化学物理》,2026 年,第 28 卷第 24 期,第 14764–14774 页
案例研究
案例研究
材料科学
案例研究
材料科学
- 2025年7月11日
通过集成式 实验和分子模拟 方法推动可持续食品加工的发展
来自Schrödinger 和马萨诸塞大学(UMass)的科学家们通过实验和计算方法开展了全面研究,以探究以玉米蛋白(zein)为原料配制的肉类替代品的关键特性及其挤出性能。
案例研究
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白皮书
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材料科学
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