Boosting the generality of catalytic systems by the synergetic ligand effect in Pd-catalyzed C-N cross-coupling

Grebennikov N.; Boiko D.; Prima D.; Madiyeva M.; M. E. Minyaev; Ananikov V.

doi:10.1016/j.jcat.2023.115240

Публикации

?

Boosting the generality of catalytic systems by the synergetic ligand effect in Pd-catalyzed C-N cross-coupling

Journal of Catalysis. 2024. Vol. 429. Article 115240.

Grebennikov N., Boiko D., Prima D., Madiyeva M., Миняев М. Е., Ananikov V.

Научное направление: Химия

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: synergetic effects PALLADIUM CATALYST Machine Learning N-heterocyclic carbene Buchwald-Hartwig reaction Fluorine-substituted amines

Monometallic Ln3+ and heterometallic Ln3+–Cd2+ complexes based on pentafluorophenylacetic acid: efficient control of dimension and luminescent properties

Белоусов Ю. А., Кискин М. А., Сидорук А. В. и др., Australian Journal of Chemistry 2022 Vol. 75 No. 9 P. 572–580

Добавлено: 26 августа 2026 г.

Understanding the electric double layer at electrode–electrolyte interfaces, Part III: crystallographic-face dependence of silver capacitance in aqueous NaF solutions

Мазур Д. А., Брандышев П. Е., Doronin S. V. и др., Electrochimica Acta 2026 Vol. 577 Article 149729

Добавлено: 20 августа 2026 г.

Hall effect in electrolyte solutions: Self-consistent Debye–Hückel–Onsager theory

Будков Ю. А., Каликин Н. Н., Journal of Chemical Physics 2026 Vol. 165 Article 064506

Добавлено: 12 августа 2026 г.

Charge-controlled binding, alloy synergy, and the copper anomaly in Au–Ag–Cu dimers to clusters: DFT-derived design rules for targeted drug delivery

Новиков А. С., New Journal of Chemistry 2026 Vol. 50 P. 13931–13957

Добавлено: 12 августа 2026 г.

Основы технологии производства и машинное обучение : учебник для вузов

Трубочкина Н. К., М.: Юрайт, 2026.

Учебник посвящен формированию у студентов целостного представления о современных производственных процессах и методах их анализа и управления на основе технологий машинного обучения. В условиях четвертой промышленной революции, когда традиционные инженерные дисциплины неразрывно переплетаются с интеллектуальными методами обработки данных, возникает потребность в специалистах, способных интегрировать знания из обеих областей. Настоящий учебник призван удовлетворить эту потребность, предлагая ...

Добавлено: 8 августа 2026 г.

Surface-sulfonated Al₂O₃, CeO₂, and TiO₂ as functional fillers for Nafion-type gel polymer electrolytes for lithium metal batteries

Voropaeva D., S. Novikova, I. Stenina и др., Solid State Ionics 2026 Vol. 445 Article 117288

Добавлено: 30 июля 2026 г.

Long-range machine-learning potentials with environment-dependent charges enable predicting LO-TO splitting and dielectric constants

Korogod D., Shapeev A., Ivan S. Novikov, Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 114 No. 2 Article 024104

Добавлено: 22 июля 2026 г.

A Way to Create Mn-Containing GdFe3(BO3)4 and the Dopant Effect on Its Magnetic Properties

Moshkina E., Molokeev M., Zolotov A. и др., Journal of Alloys and Compounds 2026 Vol. 1077 Article 189412

Добавлено: 29 июня 2026 г.

Incorporating Scientific Knowledge into Neural Network Density Functionals

Schneider M., Zaripov D., Dokin R. и др., Journal of Chemical Theory and Computation 2026 Vol. 22 No. 9 P. 4405–4414

Добавлено: 26 июня 2026 г.

Electrodeposition and electrochromic properties of hydrated mixed oxides MoxW1-xO3·2H2O films

Лауринавичюте В. К., Levin E. E., Mironkova A. A. и др., Surfaces and Interfaces 2026 Vol. 81 Article 108389

Добавлено: 24 июня 2026 г.

A machine learning dataset on winter roads of Krasnoyarsk Krai, Russia for the forestry and infrastructural projects

Ekaterina S. Podolskaia, Sinitsina A., European Journal of Forest Engineering 2026 Vol. 12 No. 1 P. 7–22

Добавлено: 24 июня 2026 г.

Impact of heat treatment on microstructure and mechanical properties of additively manufactured aluminum bronze

Filippova A. V., Yurchenko N. Y., Smirnov S. A. и др., Journal of Alloys and Compounds 2026 No. 1074 Article 189162

Добавлено: 12 июня 2026 г.

DFT-guided charge-state engineering of gold clusters for levodopa recognition: fundamental principles for drug delivery applications

Obijiofor O., Новиков А. С., New Journal of Chemistry 2026 Vol. 50 No. 23 P. 9749–9768

Rational design of gold-based nanocarriers for neurotherapeutics requires atomic-scale understanding of drug-material interactions. Density functional theory calculations were performed to investigate levodopa (L-DOPA) adsorption on small gold clusters (Au2–Au4) with cationic, neutral, and anionic charges, with additional validation on a larger Au10 cluster using multiple low-energy isomers. Binding free energies (ΔGbind), charge transfer, and electronic descriptors ...

Добавлено: 3 июня 2026 г.

Facile and Green Approach to Synthesize Biomass-Derived Zero-/Two-Dimensional Carbon Dots/g-C3N4 Heterojunction for Efficient Photocatalytic and Photoelectrocatalytic Applications

Дас А., Saikia J., Maji N. и др., ChemNanoMat 2026 Vol. 12 No. 5 Article e202500733

Добавлено: 2 июня 2026 г.

Optimal Design of Copper-Doped ZnO Heterostructures for Photocatalytic and Photoeletrochemical Performance: A Combined Experimental and DFT Study

Wary R. R., Mahato B., Sharma N. и др., The Journal of Physical Chemistry Letters 2026 Vol. 17 No. 17 P. 5099–5107

Добавлено: 2 июня 2026 г.

Synergistic Multimetal Effects in a High-Entropy Perovskite Oxide Anchored on Reduced Graphene Oxide for Accelerated Water Oxidation

Остовари М. А., Mehrabi-Kalajahi S., Hossein Vasigh S. A. и др., The Journal of Physical Chemistry Letters 2026 Vol. 17 No. 13 P. 3978–3985

Добавлено: 1 июня 2026 г.

Band Gap Renormalization Drives Ultrafast Charge Separation and Slow Recombination in Covalently Functionalized Carbon Nanotubes: Nonadiabatic Molecular Dynamics Simulation

Chowdhury U., Mondal S., Dey S. и др., Journal of the american chemical society 2026 Vol. 148 No. 23 P. 24538–24550

Добавлено: 1 июня 2026 г.

An IQA/QTAIM Approach to the Chalcogen Bond

Jiménez-Grávalos F., Alexander S. Novikov, Pendás Á. M., Communications in Computational Chemistry 2026 Vol. 8 No. 2 P. 203–210

Добавлено: 27 мая 2026 г.

Machine Learning Methods for Fast Evaluation of Static IR Drop Effect

Solovyev Roman A., Telpukhov Dmitry, Shafeev I. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 3 Article 169

Добавлено: 3 мая 2026 г.

Analytical review of methods for identifying emotions in text data

Двойникова А. А., Verkholyak O., Karpov A., CEUR Workshop Proceedings 2020 Vol. 2552 P. 8–21

Добавлено: 24 апреля 2026 г.

Database of tensile test results of carbon fibers impregnated with thermoplastic polymer

Лазарев М. В., Деркач Д. А., Ратников Ф. Д. и др., Scientific data 2026 Vol. 13 No. 1 Article 1003

В данном исследовании представлен исчерпывающий набор экспериментальных данных, направленных на выявление механизмов и закономерностей, определяющих деформационное поведение композитов, армированных непрерывными углеродными волокнами (УВ) на основе термопластичных полимеров. В работе описаны методы извлечения данных, которые впоследствии могут быть использованы для оптимизации механических свойств таких структур с помощью моделей нейронных сетей. В данной статье рассматривается термопластичный полимер ...

Добавлено: 23 апреля 2026 г.

Decision-Making in Computational Intelligence-Based Systems: New Approaches, Methods, and Applications

Cham: Springer, 2026.

This book delivers actionable insights through 21 peer-reviewed chapters featuring new methods, models, and applications based on computational intelligence. Discover cutting-edge tools to support smart, efficient decision-making in complex, real-world scenarios. Organized into three parts—prescriptive analytics, soft computing models, and practical case studies—it spans domains such as healthcare, energy, mobility, finance, and public services. Readers ...

Добавлено: 17 марта 2026 г.

Tackling the challenge of ML-assisted antibacterial activity prediction: One step closer to controlled quaternary ammonium compounds design via neural networks model

Ilin E., Frolov N., Seferyan M. и др., Bioorganic Chemistry 2025 Vol. 167 Article 109175

The ongoing rise of resistant bacterial pathogens poses a significant threat to current antibacterials' effectiveness putting millions of people's lives at risk. However, modern machine learning (ML) tools promise to tip the scales in the never-ending development of antimicrobial agents' pipelines. Herein we present a novel approach for quaternary ammonium compounds (QACs) antibacterial activity prediction ...

Добавлено: 16 марта 2026 г.

POPULATION AND WORKPLACES ESTIMATION USING MACHINE LEARNING AND OPEN DATA SOURCES

Kiselev G., Прохоров А. В., Journal of Mathematical Sciences. Vol. 295, No. 2, December, 2025. Mathematical Modeling and AI for Traffic Flows on Networks and Related Topics 2025 No. 295 P. 185–196

Добавлено: 12 марта 2026 г.