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 Explicable Machine Learning for Predicting High-Efficiency Lignocellulose Pretreatment Solvents Based on Kamlet–Taft and Polarity Parameters 基于Kamlet-Taft和极性参数预测高效木质纤维素预处理溶剂的可解释机器学习
相关领域
极性（国际关系）
氢键
偏最小二乘回归
数量结构-活动关系
化学极性
化学
纤维素
密度泛函理论
有机化学
计算化学
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计算机科学
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生物化学
细胞
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期刊：ACS Sustainable Chemistry & Engineering 作者：Hanwen Ge; Yuekun Bai; Rui Zhou; Yaoze Liu; Jiahui Wei; et al 出版日期：2024-04-29 |
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