Andy Sode Anker

Andy Sode Anker

Gæsteforsker


Udgivelsesår:
  1. Udgivet

    Formation and growth mechanism for niobium oxide nanoparticles: Atomistic insight from: In situ X-ray total scattering

    Aalling-Frederiksen, Olivia, Juelsholt, M., Anker, Andy Sode & Jensen, Kirsten Marie Ørnsbjerg, 7 maj 2021, I: Nanoscale. 13, 17, s. 8087-8097 11 s.

    Publikation: Bidrag til tidsskriftTidsskriftartikelForskningfagfællebedømt

  2. Udgivet

    ClusterFinder: a fast tool to find cluster structures from pair distribution function data

    Anker, Andy Sode, Friis-Jensen, Ulrik, Johansen, Frederik Lizak, Billinge, S. J. L. & Jensen, Kirsten Marie Ørnsbjerg, 2024, I: Acta Crystallographica Section A Foundations and Advances. 80, 2, s. 213-220 8 s.

    Publikation: Bidrag til tidsskriftTidsskriftartikelForskningfagfællebedømt

  3. Udgivet

    Extracting structural motifs from pair distribution function data of nanostructures using explainable machine learning

    Anker, Andy Sode, Kjaer, E. T. S., Juelsholt, M., Christiansen, T. L., Skjaervo, S. L., Jorgensen, M. R. V., Kantor, I., Sorensen, D. R., Billinge, S. J. L., Selvan, Raghav & Jensen, Kirsten Marie Ørnsbjerg, 1 okt. 2022, I: npj Computational Materials. 8, 1, 11 s., 213.

    Publikation: Bidrag til tidsskriftTidsskriftartikelForskningfagfællebedømt

  4. Udgivet

    Structural Changes during the Growth of Atomically Precise Metal Oxido Nanoclusters from Combined Pair Distribution Function and Small‐Angle X‐ray Scattering Analysis

    Anker, Andy Sode, Christiansen, T. L., Weber, M., Schmiele, M., Brok, E., Kjær, E. T. S., Juhás, P., Thomas, R., Mehring, M. & Jensen, Kirsten Marie Ørnsbjerg, 2021, I: Angewandte Chemie International Edition. 60, 37, s. 20407-20416 10 s.

    Publikation: Bidrag til tidsskriftTidsskriftartikelForskningfagfællebedømt

  5. Udgivet

    Using generative adversarial networks to match experimental and simulated inelastic neutron scattering data

    Anker, Andy Sode, Butler, K. T., Le, M. D., Perring, T. G. & Thiyagalingam, J., 2023, I: Digital Discovery. 2, 3, s. 578-590 13 s.

    Publikation: Bidrag til tidsskriftTidsskriftartikelForskningfagfællebedømt

  6. Udgivet

    POMFinder: identifying polyoxometallate cluster structures from pair distribution function data using explainable machine learning

    Anker, Andy Sode, Kjær, E. T. S., Juelsholt, M. & Jensen, Kirsten Marie Ørnsbjerg, 2024, I: Journal of Applied Crystallography. 57, s. 34-43 10 s.

    Publikation: Bidrag til tidsskriftTidsskriftartikelForskningfagfællebedømt

  7. Udgivet

    Machine learning for analysis of experimental scattering and spectroscopy data in materials chemistry

    Anker, Andy Sode, Butler, K. T., Selvan, Raghav & Jensen, Kirsten Marie Ørnsbjerg, 2023, I: Chemical Science. s. 14003–14019 17 s.

    Publikation: Bidrag til tidsskriftReviewForskningfagfællebedømt

  8. Udgivet

    Characterising the Atomic Structure of Mono-Metallic Nanoparticles from X-Ray Scattering Data Using Conditional Generative Models

    Anker, Andy Sode, Kjær, E. T. S., Dam, Erik Bjørnager, Billinge, S. J. L., Jensen, K. M. Ø. & Selvan, Raghav, 17 jul. 2020

    Publikation: AndetAndet bidragForskning

  9. Udgivet

    Towards Automated Structure Analysis of Nanoparticles

    Anker, Andy Sode, 2023, Department of Chemistry, Faculty of Science, University of Copenhagen. 266 s.

    Publikation: Bog/antologi/afhandling/rapportPh.d.-afhandlingForskning

  10. Udgivet

    Synthesis of fluorescent polystyrene nanoparticles: a reproducible and scalable method

    Bartoš, D., Wang, L., Anker, Andy Sode, Rewers, M., Aalling-Frederiksen, Olivia, Jensen, K. M. Ø. & Sørensen, Thomas Just, 2022, I: PeerJ Materials Science. 4, 21 s., e22.

    Publikation: Bidrag til tidsskriftTidsskriftartikelForskningfagfællebedømt

Forrige 1 2 3 Næste

ID: 203740330