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9 dic 2021 - QUAM-AFM
Archivo ZIP - 145,2 KB - MD5: 34bfbae7b0e0aab962d4b5de3167778c
Folder with the Python QUAM.py script that allows visualization and search of the AFM simulations using a Graphical User Interface (GUI)
9 dic 2021 - QUAM-AFM
Archivo ZIP - 274,1 GB - MD5: aee5679ab8e29b2da58bdc11affcd5e9
DataDatos
Set of folders (each compressed in .tar.gz format) containing the AFM simulations split according to the simulation parameters (K-1,...,K-24), the ball and stick representations (JMOL_IMAGES), the atomic coordinates (XYZ_FILES), and the height maps (HM). IMPORTANT NOTE!. If main...
9 dic 2021 - QUAM-AFM
Texto plano - 19,3 KB - MD5: eac7ee983c9bc62a72c4babe83f52881
DocumentaciónDocumentation
9 dic 2021 - Universidad Autónoma de Madrid
Carracedo-Cosme, Jaime; Romero-Muñíz, Carlos; Pou, Pablo; Pérez, Rubén, 2021, "QUAM-AFM Lite", https://doi.org/10.21950/BFAU11, e-cienciaDatos, V1
QUAM–AFM Lite is the scaled-down version of QUAM-AFM, the largest dataset of simulated Atomic Force Microscopy (AFM) images. This reduced version was generated from a selection of 1,755 molecules that span the most relevant bonding structures and chemical species in organic chemi...
9 dic 2021 - QUAM-AFM Lite
Texto plano - 19,3 KB - MD5: d77e0803e5e59539f970e02e778bbb2e
DocumentaciónDocumentation
9 dic 2021 - QUAM-AFM Lite
Archivo Gzip - 673,7 MB - MD5: d55eb3cbcfc60b8b97b7d30a5eeab139
DataDatos
QUAM-AFM Lite contains simulated AFM images for 1755 molecules. These images are located in the QUAM folder. The GUI folder contains a Graphical User Interface (GUI) that allows visualization and search of the data in QUAM, using the Python pickle module dictionaries in the DICTI...
Hoja de cálculo MS Excel - 110,2 KB - MD5: 4c9c50519599e9021ebb5a8d05d41a66
DataDatos
2 dic 2021 - Nonlinear Solid Mechanics
Kumar, Anil, 2021, "MAK_KEN_NH_NJ_JARM_IJMF_2021", https://doi.org/10.21950/SNA4J5, e-cienciaDatos, V1
This dataset contains the MATHEMATICA codes used to implement the Linear Stability Analysis and the Nonlinear Two-Zone models developed in Anil Kumar et al. (2021). References: Anil Kumar M., N’souglo K. E., Hosseini N., Jacques N., Rodríguez-Martínez, J.A. Theoretical prediction...
Texto plano - 42,8 KB - MD5: a9f471f90180e1e2bf2f24c2b1bc24e0
DataDatos
Texto plano - 21,8 KB - MD5: e2af86b41de2a3951a7e98f21f790519
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