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Beschreibung
This contributed volume focuses on the application of machine learning and cheminformatics in predictive modeling for organic materials, polymers, solvents, and energetic materials. It provides an in-depth look at how machine learning is utilized to predict key properties of polymers, deep eutectic solvents, and ionic liquids, as well as to improve safety and performance in the study of energetic… and reactive materials. With chapters covering polymer informatics, quantitative structure–property relationship (QSPR) modeling, and computational approaches, the book serves as a comprehensive resource for researchers applying predictive modeling techniques to advance materials science and improve material safety and performance. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
02.03.2026
Sprache
Englisch
EAN
9783031787263
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Challenges and Advances in Computational Chemistry and Physics
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
371
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Polymers, Solvents and Energetic Materials
Schlagwörter
Polymer Informatics, Predictive Modeling, Energetic Materials, QSPR
Thema-Inhalt
PNRA - Chemoinformatik
UYQM - Maschinelles Lernen
TGMM - Technische Anwendung von elektronischen, magnetischen, optischen Materialien
TGM - Materialwissenschaft
TBN - Nanotechnologie
PDT - Nanowissenschaften
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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