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Materials Informatics III

Polymers, Solvents and Energetic Materials de

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Éditeur :

Springer


Paru le : 2025-03-01

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Description

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.
Pages
371 pages
Collection
n.c
Parution
2025-03-01
Marque
Springer
EAN papier
9783031787232
EAN PDF
9783031787249
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
3
Nombre pages imprimables
37
Taille du fichier
15770 Ko
Prix
200,44 €
EAN EPUB
9783031787249
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
3
Nombre pages imprimables
37
Taille du fichier
20941 Ko
Prix
200,44 €

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