| 标题 |
 Innovative Feature Engineering Driven by Chemical Category in Machine Learning for Optimizing the Prediction of Hydroxyl Radical Reaction Rate Constants 机器学习中化学类别驱动的创新特征工程优化羟基自由基反应速率常数预测
相关领域
特征（语言学）
反应速率常数
羟基自由基
计算机科学
化学
人工智能
激进的
机器学习
有机化学
动力学
哲学
物理
语言学
量子力学
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：ACS ES&T engineering 作者：Guosen Zhang; Yujie Cheng; Guoqing Zhang; Zhenbin Chen; Jinqi Jiang; et al 出版日期：2025-04-28 |
| 求助人 | |
| 下载 | 该求助完结已超 24 小时，文件已从服务器自动删除，无法下载。 |
|
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
浮游
无极微光
xxfsx
yznfly
8R60d8
芋圆
子车茗
寻道图强
镓氧锌钇铀
满意曼荷
pluto
Mic
蜀安
ccm
嘿嘿
sevenhill
小青椒
彭于彦祖
tuanheqi
归尘
猪猪hero
且慢
yuu
吴彦祖
皖公网安备34019202002308
