Exploring QSAR models for activity-cliff prediction
CC BY
Lưu vào:
Tác giả chính: | Markus, Dablander, Thierry, Hanser, Renaud, Lambiotte |
---|---|
Định dạng: | Sách |
Ngôn ngữ: | English |
Nhà xuất bản: |
Springer
2023
|
Chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | https://link.springer.com/article/10.1186/s13321-023-00708-w https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/8224 |
Từ khóa: |
Thêm từ khóa
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên đánh dấu biểu ghi này!
|
Tài liệu tương tự
-
Developing Artificial Intelligence-Based Content Creation: Are EU Copyright and Antitrust Law Fit for Purpose?
theo: Vesala, Juha
Nhà xuất bản: (2023) -
New insights into the chemical activation of lignins and tannins using K2CO3—a combined thermoanalytical and structural study
theo: Guizani, Chamseddine, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023) -
AC Electrical Circuit Analysis: A Practical Approach
theo: James, M. Fiore
Nhà xuất bản: (2023) -
Clinical characteristics and mortality risk prediction model in children with acute myocarditis
theo: Shi-Xin, Zhuang, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023) -
Improving air pollutant prediction in Henan Province, China, by enhancing the concentration prediction accuracy using autocorrelation errors and an Informer deep learning model
theo: Kun, Cai, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)