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标题
Density Functional Theory and Machine Learning-Based Quantitative Structure–Activity 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
相关领域
数量结构-活动关系 降级(电信) 同种类的 化学 污染 生化工程 人工神经网络 生物系统 计算机科学 机器学习 数学 工程类 生态学 电信 生物 组合数学
网址
DOI
10.1021/acs.est.2c09034 doi
其它 期刊:Environmental Science & Technology
作者:Zijie Xiao; Bowen Yang; Xiaochi Feng; Zhenqin Liao; Hongtao Shi; et al
出版日期:2023-02-22
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