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Materials Informatics : Methods, Tools, and Applications
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 117,40
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Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Materials Informatics: Methods, Tools, and Applications
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 119,77
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Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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-
Materials Informatics: Methods, Tools, and Applications
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 112,48
Spedizione EUR 13,87
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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-
Materials Informatics : Methods, Tools, and Applications
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 125,72
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Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Materials Informatics : Methods, Tools, and Applications
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 112,46
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Materials Informatics : Methods, Tools, and Applications
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 125,36
Spedizione EUR 17,36
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Materials Informatics: Methods, Tools, and Applications
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 202,22
Spedizione EUR 7,52
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
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EUR 299,59
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Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: 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.
