Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Materials Informatics III

Name: Materials Informatics III
Brand: Springer, Berlin
SKU: 52997014
Price: 226.08 EUR
Availability: InStock
Author: Kunal Roy
ISBN: 9783031787263

Polymers, Solvents and Energetic Materials.DE

Kunal Roy

Arkaprava Banerjee

Език

Английски език

Книга С меки корици

Код Либристо: 52997014

Издателство Springer, Berlin, март 2026

This contributed volume focuses on the application of machine learning and cheminformatics in predic... Цялото описание

Код Либристо: 52997014

547 b

226.08 €

442.18 лв

Външен склад Изпращаме след 5-8 дни

До 30 дни за връщане на стоки

Клиентите са закупили също

Das neue Ministranten-ABC Georg Schwikart

С твърди корици

12.81 € 25.06 лв

Bibliotheca geographorum Arabicorum; Volume 8 M. J. de (Michael Jan) Goeje

С меки корици

29.72 € 58.12 лв

Die deutsche U-Boot Waffe im 1. Weltkrieg Hans-Jurgen Bauer

Adobe ePub DRM

9.76 € 19.10 лв

Prager Verbrechen Egon Erwin Kisch

С твърди корици

41.29 € 80.77 лв

Kokushi No Kenkyu Katsumi Kuroita

С меки корици

29.72 € 58.12 лв

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.