Machine Learning in Molecular Sciences -

Format: Relié

Voir le descriptif

Note : 0

0 avis

Soyez le premier à donner un avis

Vous en avez un à vendre ?

Vendez-le-vôtre

340,54 €

Produit Neuf

Ou 85,14 € /mois

Livraison : 3,99 €
Livré entre le 23 et le 29 juillet

Voir les modes de livraison

M_plus_L

PRO Vendeur favori

4,8/5 sur + de 1 000 ventes

Voir le détail de l'annonce

Vous avez choisi le retrait chez le vendeur à

Payez directement sur Rakuten (CB, PayPal, 4xCB...)
Récupérez le produit directement chez le vendeur
Rakuten vous rembourse en cas de problème

Terminer ma commande

Gratuit et sans engagement

Félicitations !

Nous sommes heureux de vous compter parmi nos membres du Club Rakuten !

TROUVER UN MAGASIN

Adresse

Retour

Horaires

Note :

Avis sur Machine Learning In Molecular Sciences Format Relié - Livre Physique - Chimie

Note : 0 0 avis sur Machine Learning In Molecular Sciences Format Relié - Livre Physique - Chimie

Donnez votre avis

Donnez votre avis sur ce produit

Votre note * : 1/5 2/5 3/5 4/5 5/5 Veuillez donner une note au produit

Le titre de votre avis* : Saisissez un titre

Quelques conseils :

Donnez le ton de votre avis, résumez-le en quelques mots qui apparaîtront comme le titre de votre avis.

Votre avis* : (40 caractères minimum) Saisissez un avis

Quelques conseils :

N'hésitez pas à mettre en avant les caractéristiques de ce produit, n'oubliez pas de mentionner ses avantages et/ou ses défauts éventuels. Décrivez précisément, argumentez, soyez convaincant !

Annuler

Les avis publiés font l'objet d'un contrôle automatisé de Rakuten.

Produits similaires

Présentation Machine Learning In Molecular Sciences Format Relié
- Livre Physique - Chimie

Livre Physique - Chimie - 01/10/2023 - Relié - Langue : Anglais

Editeur : Springer International Publishing Ag

Langue : Anglais

Parution : 01/10/2023

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 328

Expédition : 658

Dimensions : 24.1 x 16.0 x 2.4

ISBN : 9783031371950

Résumé :
Machine learning and artificial intelligence have propelled research across various molecular science disciplines thanks to the rapid progress in computing hardware, algorithms, and data accumulation. This book presents recent machine learning applications in the broad research field of molecular sciences. Written by an international group of renowned experts, this edited volume covers both the machine learning methodologies and state-of-the-art machine learning applications in a wide range of topics in molecular sciences, from electronic structure theory to nuclear dynamics of small molecules, to the design and synthesis of large organic and biological molecules. This book is a valuable resource for researchers and students interested in applying machine learning in the research of molecular sciences.

Biographie:

Chen Qu is currently a research associate of National Institute of Standards and Technology. His current research focuses on applying machine learning methods to predict important chemical properties such as gas chromatography retention indices and mass spectra. He received his Ph.D. at Emory University, where he conducted research primarily on machine learning potential energy surfaces, under the guidance of Prof. Joel Bowman.

Hanchao Liu is currently a machine learning engineer at Google. His work focuses on building large-scale machine learning infrastructures and platforms. Dr. Liu received his Ph.D. in computational chemistry at Emory University under the tutelage of Prof. Joel Bowman, where he applied computational and machine learning methods to study the vibrational dynamics and spectra of various forms of water.

Sommaire:

An Introduction to Machine Learning in Molecular Sciences.- Graph Neural Networks for Molecules.- Voxelized representations of atomic systems for machine learning applications.- Development of exchange-correlation functionals assisted by machine learning.- Machine-Learning for Static and Dynamic Electronic Structure Theory.- Data Quality, Data Sampling and Data Fitting: A Tutorial Guide for Constructing Full-dimensional Accurate Potential Energy Surfaces (PESs) of Molecules and Reactions.- Machine Learning Applications in Chemical Kinetics and Thermochemistry.- Synthesize in A Smart Way: A Brief Introduction to Intelligence and Automation in Organic Synthesis.- Machine Learning for Protein Engineering.

Détails de conformité du produit

Consulter les détails de conformité de ce produit (

Personne responsable dans l'UE

)

Machine Learning in Molecular Sciences -

Avis sur Machine Learning In Molecular Sciences Format Relié - Livre Physique - Chimie

Présentation Machine Learning In Molecular Sciences Format Relié - Livre Physique - Chimie

Présentation Machine Learning In Molecular Sciences Format Relié
- Livre Physique - Chimie