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  • Spedizione gratuita in U.S.A. (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)

Paese del venditore

  • Arkaprava Banerjee

    Lingua: Inglese

    Editore: Springer, 2026

    ISBN 10: 3031787307 ISBN 13: 9783031787300

    Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania

    Valutazione del venditore 5 su 5 stelle 5 stelle, Maggiori informazioni sulle valutazioni dei venditori

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    EUR 244,86

    Spedizione EUR 62,41
    Spedito da Germania a U.S.A.

    Quantità: 2 disponibili

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    Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This contributed volumeexplores the application of machine learning in predictive modeling within the fields of materials science, nanotechnology, and cheminformatics. It covers a range of topics, including electronic properties of metal nanoclusters, carbon quantum dots, toxicity assessments of nanomaterials, and predictive modeling for fullerenes and perovskite materials. Additionally, the book discusses multiscale modeling and advanced decision support systems for nanomaterial risk management, while also highlighting various machine learning tools, databases, and web platforms designed to predict the properties of materials and molecules. It is a comprehensive guide and a great tool for researchers working at the intersection of machine learning and material sciences.

  • Arkaprava Banerjee

    Lingua: Inglese

    Editore: Springer Mär 2026, 2026

    ISBN 10: 3031787307 ISBN 13: 9783031787300

    Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania

    Valutazione del venditore 5 su 5 stelle 5 stelle, Maggiori informazioni sulle valutazioni dei venditori

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    Print on Demand

    EUR 235,39

    Spedizione EUR 23,00
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    Quantità: 2 disponibili

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    Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This contributed volumeexplores the application of machine learning in predictive modeling within the fields of materials science, nanotechnology, and cheminformatics. It covers a range of topics, including electronic properties of metal nanoclusters, carbon quantum dots, toxicity assessments of nanomaterials, and predictive modeling for fullerenes and perovskite materials. Additionally, the book discusses multiscale modeling and advanced decision support systems for nanomaterial risk management, while also highlighting various machine learning tools, databases, and web platforms designed to predict the properties of materials and molecules. It is a comprehensive guide and a great tool for researchers working at the intersection of machine learning and material sciences. 316 pp. Englisch.