Density Functional Theory and Machine Learning-Based Quantitative StructureActivity Relationship Models Enabling Prediction of Contaminant Degradation Performance with Heterogeneous Peroxymonosulfate Treatments

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标题	Density Functional Theory and Machine Learning-Based Quantitative StructureActivity Relationship Models Enabling Prediction of Contaminant Degradation Performance with Heterogeneous Peroxymonosulfate Treatments 基于密度泛函理论和机器学习的定量构效关系模型能够预测非均相过氧单硫酸盐处理的污染物降解性能
网址	https://doi.org/10.1021/acs.est.2c09034.s001
DOI	10.1021/acs.est.2c09034.s001 doi
其它	期刊：作者：出版日期：2023-02-22
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