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    【製品総合ガイド】材料研究開発を加速する高速分子シミュレーション

    高速分子シミュレーションによる材料研究開発を支援!当社の製品概要をご紹…

    熱膨張/結晶形態/ 膨潤/応力ひずみ曲線/溶解度パラメータ 機械学習で使用可能な手法 様々な記述子・フィンガープリント生成/ 部分的最小二乗回帰(PLS)法/重回帰分析(MLR)/主成分回帰(PCR)/カーネルPLS法/ ベイズ分類/再帰分割(RP)分析/自己組織化マップ/Tg・誘電率・沸点・蒸気圧予測モデル/ 遺伝的アルゴリズム/アクティブラーニング...

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    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 【事例集】材料研究のための機械学習 製品画像

    【事例集】材料研究のための機械学習

    無機個体やポリマーなどにおけるケーススタディ!コストと時間効率の良い方…

    習アプローチは、 新規材料の研究を加速し、市場投入までの時間を短縮します。 ワークフローによって、代表的な機械学習の手法(部分的最小二乗回帰(PLS)法、重回帰分析(MLR)、主成分回帰(PCR)、カーネルPLS法)と、記述子とフィンガープリントの組み合わせで数百以上の予測モデルを自動作成し、その中から高い予測性能をもつモデルを選択することが可能(AutoQSAR)。 数千個以上の...

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