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Materials Informatics : Methods, Tools, and Applications
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Materials Informatics: Methods, Tools, and Applications
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Materials Informatics: Methods, Tools, and Applications
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 112,48
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Materials Informatics : Methods, Tools, and Applications
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 125,72
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Materials Informatics : Methods, Tools, and Applications
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 112,46
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Materials Informatics : Methods, Tools, and Applications
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Materials Informatics: Methods, Tools, and Applications
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 202,22
Envío por EUR 7,52
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
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Materials Informatics I : Methods
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 299,59
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This contributed volume explores the integration of machine learning and cheminformatics within materials science, focusing on predictive modeling techniques. It begins with foundational concepts in materials informatics and cheminformatics, emphasizing quantitative structure-property relationships (QSPR). The volume then presents various methods and tools, including advanced QSPR models, quantitative read-across structure-property relationship (q-RASPR) models, optimization strategies with minimal data, and in silico studies using different descriptors. Additionally, it explores machine learning algorithms and their applications in materials science, alongside innovative modeling approaches for quantum-theoretic properties. Overall, the book serves as a comprehensive resource for understanding and applying machine learning in the study and development of advanced materials and is a useful tool for students, researchers and professionals working in these areas.
