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文献
J-GLOBAL ID：202202231627468052
整理番号：22A0725685
塩基性化学構造と代理計量を用いた深層ニューラルネットワーク(DNN)による有機化学物質に対する溶質記述子の予測【JST・京大機械翻訳】
Predicting Solute Descriptors for Organic Chemicals by a Deep Neural Network (DNN) Using Basic Chemical Structures and a Surrogate Metric
Zhang Kai
(Department of Civil and Environmental Engineering, Case Western Reserve University, Ohio, United States)
,
Zhang Huichun
(Department of Civil and Environmental Engineering, Case Western Reserve University, Ohio, United States)
資料名：
Environmental Science & Technology
(Environmental Science & Technology)
巻： 56 号： 3 ページ： 2054-2064 発行年： 2022年
JST資料番号： B0839A ISSN： 0013-936X CODEN： ESTHA 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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