 ＜p＞本書はPythonを使ったマテリアルズインフォマティクスの方法を習得するため、1．scikit-learnの使い方を学ぶ、2．プログラミングによるデータ解析手法を知る、3．帰納法の考え方に慣れる、という三つの目的から構成されています。
データ解析学で用いるアルゴリズムは各データを記述する変数の数が等しい（等長説明変数）と仮定しているため、マテリアルズインフォマティクスの世界では苦戦する場面が少なくありません。
そこで物質ごとに収集できる変数の数が異なる（非等長説明変数）場合のデータ解析の仕方を紹介しており、基礎から実践までをじっくりと理解できる内容となっています。
＜br /＞ 【目次】＜br /＞ 第1章 理論編＜br /＞ 1.1 予測問題＜br /＞ 1.2 データ解析学手法の紹介＜br /＞ 1.3 回帰・分類モデルの性能評価＜br /＞ 1.4 データ解析学手法の四過程＜br /＞ 1.5 説明変数の特徴の見い出し方＜br /＞ 1.6 予測問題（再び）＜br /＞ 1.7 新帰納法の世界＜br /＞ 1.8 新帰納法のフローチャート＜/p＞ ＜p＞第2章 準備編＜br /＞ 2.1 可視化可能なPythonインタラクティブ環境＜br /＞ 2.2 Python環境のインストール＜br /＞ 2.3 サンプルスクリプトとデータファイルの取得とインストール＜br /＞ 2.4 物質データ＜br /＞ 2.5 事前準備＜/p＞ ＜p＞第3章 基礎編＜br /＞ 3.1 はじめに＜br /＞ 3.2 回帰＜br /＞ 3.3 次元圧縮＜br /＞ 3.4 分類＜br /＞ 3.5 クラスタリング＜/p＞ ＜p＞第4章 応用編1（等長説明変数)＜br /＞ 4.1 はじめに＜br /＞ 4.2 次元圧縮を併用したクラスタリング＜br /＞ 4.3 トモグラフ像の復元＜br /＞ 4.4 説明変数重要性の定量評価＜br /＞ 4.5 モデル全探索による回帰モデル評価＜br /＞ 4.6 ベイズ最適化＜br /＞ 4.7 次元圧縮を利用した推薦システム＜/p＞ ＜p＞第5章 応用編2（非等長説明変数）＜br /＞ 5.1 はじめに＜br /＞ 5.2 頻出パターンマイニング＜br /＞ 5.3 証拠理論＜/p＞ ＜p＞付録A＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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 ＜p＞本書は，「伝熱学」に関する初学者向けのテキストとして構成・編集され，工学系ではなく，あまり数学や物理学を履修していない農学系や家政系の大学生および大学院生や食品企業に勤務していて“伝熱”に関わる部署に配属された若手社員，つまり，これからはじめて“伝熱学”を学ぼうとしている方を対象読者と考えて執筆されました。
＜br /＞ 通常“熱”は目に見えないため，伝熱学を学ぶ際に，例えば熱移動の具体的なイメージをつかみづらい，と感じている方も多いと思います。
本書では，COMSOL社から販売されている汎用有限要素解析ソフトウェア“COMSOL Multiphysics”を基に開発された“数値解析アプリ（CAEアプリ）”を各自の学習へ用いることを想定しています。
この“アプリ”を使うことにより通常では目に見えない物理現象を可視化して捉えることができるため，対象とする物理現象の理解度向上や興味喚起を図るとともに，物理現象を捉える観察力や洞察力，直感力を高めることを期待しています。
＜br /＞ 本書の内容が少しでも皆様の学習や研究，業務のお役に立つことを願っています。
＜br /＞ 【目次】＜br /＞ 第1章 伝熱解析に関わる基本事項＜br /＞ 1.1 熱と温度＜br /＞ 1.2 顕熱と潜熱＜br /＞ 1.3 主な物性値＜br /＞ 1.4 定常伝熱と非定常伝熱＜br /＞ 1.5 伝熱量と熱流束＜/p＞ ＜p＞第2章 熱伝導＜br /＞ 2.1 1次元定常熱伝導＜br /＞ 2.2 非定常熱伝導の基本式＜/p＞ ＜p＞第3章 熱伝達＜br /＞ 3.1 自然対流と強制対流＜br /＞ 3.2 ニュートンの冷却の法則＜br /＞ 3.3 熱伝達係数＜/p＞ ＜p＞第4章 熱通過＜br /＞ 4.1 平板および多層平板（1次元定常伝熱）＜br /＞ 4.2 円管および多層円管（1次元定常伝熱）＜br /＞ 4.3 熱通過率の実例＜/p＞ ＜p＞第5章 放射伝熱＜br /＞ 5.1 熱放射の概念＜br /＞ 5.2 熱放射の物理的性質＜br /＞ 5.3 2物体間の放射による熱移動＜/p＞ ＜p＞第6章 数値解析事例ー数値解析基礎とシングルフィジックス解析ー＜br /＞ 6.1 数値解析の基礎＜br /＞ 6.2 ゆで加熱調理＜br /＞ 6.3 間接焼き（熱板焼き）加熱調理＜br /＞ 6.4 オーブン焼き加熱調理＜br /＞ 6.5 加熱殺菌＜/p＞ ＜p＞第7章 数値解析事例ーマルチフィジックス解析ー＜br /＞ 7.1 スチームコンベクションオーブン加熱＜br /＞ 7.2 ジュール加熱（通電過熱）＜br /＞ 7.3 マイクロ波加熱＜br /＞ 7.4 凍結および解凍＜/p＞ ＜p＞付録A＜br /＞ A.1 数値解析に必要なもの＜br /＞ A.2 数値解析の新しい利用形態＜br /＞ A.3 物理モデルを開発する方法＜br /＞ A.4 アプリ化する方法＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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 ＜p＞本書は、腐食に関わる問題を抱えている研究者・技術者が、実験的な方法だけでは解決できない問題を、最近注目されているマルチフィジックス計算で解決する方法をやさしく提示することを目的としています。
豊富な例を挙げ、マルチフィジックス計算により腐食現象を解明するための方法論を説明します。
＜br /＞ 第1章は腐食現象解析に必要な基礎理論、第2章は腐食現象、第3章はマルチフィジックス計算で実施する計算内容の解説、第4章は具体的な腐食問題のマルチフィジックス計算例を示しています。
＜br /＞ マルチフィジックス計算を用いた腐食解析を実施しようと考える方の助けとなる一冊です。
＜br /＞ 【目次】＜br /＞ 第1章 腐食現象の基礎となる理論＜br /＞ 1.1 腐食現象とは＜br /＞ 1.2 化学反応と電気化学反応＜br /＞ 1.3 腐食反応＜br /＞ 1.4 化学反応の平衡＜br /＞ 1.5 化学反応の反応速度＜br /＞ 1.6 電気化学反応の平衡＜br /＞ 1.7 電気化学の反応速度＜br /＞ 1.8 電解質溶液＜br /＞ 1.9 溶液中イオンの化学反応＜br /＞ 1.10 腐食反応の温度依存性＜/p＞ ＜p＞第2章 さまざまな腐食現象＜br /＞ 2.1 均一腐食＜br /＞ 2.2 マクロセル腐食＜br /＞ 2.3 不働態＜br /＞ 2.4 局部腐食（孔食）＜br /＞ 2.5 局部腐食（すきま腐食）＜br /＞ 2.6 淡水中での腐食＜br /＞ 2.7 海水中での腐食＜br /＞ 2.8 高温水中での腐食＜br /＞ 2.9 大気腐食＜/p＞ ＜p＞第3章 腐食現象のマルチフィジックス計算＜br /＞ 3.1 マルチフィジックス計算＜br /＞ 3.2 電位電流分布の解析＜br /＞ 3.3 シミュレーションのための電極反応＜br /＞ 3.4 マクロセル腐食のシミュレーション＜br /＞ 3.5 混成電位による腐食反応のシミュレーション＜br /＞ 3.6 電位・電流分布と物質移動との連成計算＜br /＞ 3.7 溶液内での化学反応との連成計算＜/p＞ ＜p＞第4章 腐食現象の解析＜br /＞ 4.1 電気防食時の陽極の消耗量＜br /＞ 4.2 Znメッキの防食作用＜br /＞ 4.3 溶液内の流動と拡散層＜br /＞ 4.4 SUS304鋼の孔食の成長過程＜br /＞ 4.5 ステンレス鋼のすきま腐食＜br /＞ 4.6 高温水中でのステンレス鋼表面の皮膜生成＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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 ＜p＞化学の研究開発ではマテリアルズインフォマティクス（機械学習・深層学習を用いた新素材探索や新材料設計）の技術が導入され始めています。
一方で、有機化学・無機化学のどの領域かによって構造情報の扱いや解析ノウハウが異なり、それぞれの場面で適切な手法が存在するという実情があります。
本書では深層学習の基礎事項をはじめ、実際に深層学習を化学研究に利用する上での留意点を詳述するとともに、有機化学・無機化学分野でのデータの具体的な扱い方、さらには様々な深層学習手法とその具体的利用の理解を助けるための応用事例など、注目すべき多数の研究成果を体系的に整理しています。
深層学習の初学者および具体的な応用研究を目指す方を対象に、データから様々な可能性を模索できるよう編集された一冊です。
＜br /＞ 【目次】＜br /＞ 第1章 深層学習に必要なデータの準備＜br /＞ 1.1 化学データに対する機械学習＜br /＞ 1.2 有機化合物データ＜br /＞ 1.3 無機化合物データ＜/p＞ ＜p＞第2章 深層学習のクイックレビュー＜br /＞ 2.1 ニューラルネットワークの構造＜br /＞ 2.2 ニューラルネットワークの訓練と正則化＜br /＞ 2.3 深層生成モデル＜br /＞ 2.4 その他の深層学習モデル＜br /＞ 2.5 強化学習＜/p＞ ＜p＞第3章 有機化合物データを扱う深層学習＜br /＞ 3.1 有機化合物データに対する前処理＜br /＞ 3.2 少量データセットに対する対策＜br /＞ 3.3 物性・活性の予測＜br /＞ 3.4 有機反応の予測＜br /＞ 3.5 有機分子の構造生成＜/p＞ ＜p＞第4章 無機化合物データを扱う深層学習＜br /＞ 4.1 物性の予測＜br /＞ 4.2 無機化合物の生成＜/p＞ ＜p＞第5章 有機化合物に対する深層学習の応用例＜br /＞ 5.1 医薬品候補化合物の探索＜br /＞ 5.2 有機高分子材料の探索＜br /＞ 5.3 多成分系の化学物質の物性予測＜/p＞ ＜p＞第6章 深層学習を応用した無機材料の設計＜br /＞ 6.1 物性予測モデルによる材料探索＜br /＞ 6.2 生成モデルによる材料探索＜/p＞ ＜p＞第7章 化学における深層学習の課題・展望＜br /＞ 7.1 利用可能なデータセットに関する問題＜br /＞ 7.2 予測の不確実性＜br /＞ 7.3 モデルの解釈＜br /＞ 7.4 生成モデルの評価＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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 ＜p＞プログラミングを習うより機械学習に慣れよう!＜/p＞ ＜p＞機械学習により新たな物質の発見、所望の材料開発を強力に後押しする「マテリアルズインフォマティクス」は産学問わず、新たな研究手法として有望視されています。
しかし機械学習を用いたデータマイニングである性質上、まずはプログラミング技術を習得しなければいけない実情があり、馴染みのない分野の方々が一から覚えていくことは多大な労力と時間を要します。
＜br /＞ そこで有用なのが、GUIベースのフリーソフト「Orange Date Mining」です。
このソフトを使用することで、プログラミングを学んでいない人でも機械学習を実践することができます。
本書では通称Orangeの使い方、そしてOrangeを使ったマテリアルズインフォマティクスの手法を紹介しています。
著者によるサンプルスクリプトとデータファイルも準備しているため、手を動かし理解しながら学べると共に、各章の練習問題を解いていくことでより具体的なデータ解析が習熟できます。
＜br /＞ マテリアルズインフォマティクスをこれから始める方に最適の一冊。
＜br /＞ 【目次】＜br /＞ 1 Orange Data Miningとは＜br /＞ 2 機械学習の基礎概念＜br /＞ 3 超基礎：簡単な観測データからの回帰モデルの学習＜br /＞ 4 基礎：希土類コバルト二元合金のキュリー温度の予測回帰モデルの学習＜br /＞ 5 基礎：単体元素基底状態結晶構造の予測＜br /＞ 6 基礎：鉄結晶構造のクラスタリング＜br /＞ 7 応用：文字分類モデルの学習（文字認識）＜br /＞ 8 応用：トモグラフ像の復元＜br /＞ A 付録＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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 著者：本橋 登, 東 裕出版社：学文社サイズ：単行本ISBN-10：4762008052ISBN-13：9784762008054■通常24時間以内に出荷可能です。
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 著者：石川清一, 表美守出版社：培風館サイズ：単行本ISBN-10：4563040150ISBN-13：9784563040154■通常24時間以内に出荷可能です。
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 著者：石川清一, 表美守出版社：培風館サイズ：単行本ISBN-10：4563040150ISBN-13：9784563040154■通常24時間以内に出荷可能です。
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著者：高橋 克明出版社：朝倉書店サイズ：単行本ISBN-10：4254140363ISBN-13：9784254140361■通常24時間以内に出荷可能です。
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 ＜p＞本書は水および電解質水溶液について、物理学的ならびに化学的な考察に基づいた微視的観点から解明すると同時に、社会的ニーズの高い水の利用についての最新の成果を同様な観点に基づいて説明を試みたものです。
読者対象としては、大学理工科系の専門課程の学生、大学院の修士・博士課程の院生、若き研究者、ならびに企業の研究員を念頭においています。
＜br /＞ 物性物理学ならびに物理化学の観点に立ったとき、水・水溶液における最も重要な微視的要素の一つは水素結合の状態であり、それは温度変化や添加物（主として電解質）等によって、さらには印加する外場（電場や磁場あるいは電磁波）によって著しく変化することが知られています。
＜br /＞ 著者らはこれらの実験結果の化学的描像を鮮明にすると共に、物理学分野でよく知られている分子論的熱力学や統計力学さらには輸送現象を理論的に適用し、また計算機シミュレーションによって解明し、多くの成果を得つつあります。
これらの成果を、学問分野の世界だけでなく実社会に還元して貢献したいと願望しています。
＜br /＞ 【目次】＜br /＞ 第1章 微視的観点に基づいた水の科学＜br /＞ 1.1 水の量子化学＜br /＞ 1.2 水の分子論＜/p＞ ＜p＞第2章 水における動的性質、水の誘電率および液体理論＜br /＞ 2.1 水における拡散係数＜br /＞ 2.2 水における熱伝導度＜br /＞ 2.3 水における粘性係数＜br /＞ 2.4 水の誘電率＜br /＞ 2.5 水の圧縮率：微視的観点＜br /＞ 2.6 水および液体全般における重要な理論的手法＜/p＞ ＜p＞第3章 電解質水溶液（イオンと溶媒）＜br /＞ 3.1 電解質水溶液についての歴史的推移＜br /＞ 3.2 電解質水溶液の分子論的熱力学の一般論＜br /＞ 3.3 食塩水の分子論的熱力学＜br /＞ 3.4 電解質水溶液における理論の歴史的経緯＜/p＞ ＜p＞第4章 電解質水溶液における輸送現象と誘電現象＜br /＞ 4.1 電解質水溶液の輸送現象I（イオンの電気伝導度）＜br /＞ 4.2 電解質水溶液の輸送現象II（イオンの拡散係数）＜br /＞ 4.3 電解質水溶液の輸送現象III（熱伝導度）＜br /＞ 4.4 電解質水溶液の輸送現象IV（粘性係数）＜br /＞ 4.5 電解質水溶液の誘電率＜/p＞ ＜p＞第5章 重水の物性と二元系水溶液の物性＜br /＞ 5.1 重水の科学＜br /＞ 5.2 二元系水溶液＜/p＞ ＜p＞第6章 水、水溶液系のMDシミュレーション＜br /＞ 6.1 水のMDシミュレーション＜br /＞ 6.2 電解質水溶液におけるMDシミュレーション＜/p＞ ＜p＞第7章 超臨界点近傍の水の挙動および新エネルギーへの応用＜br /＞ 7.1 超臨界水とは＜br /＞ 7.2 新エネルギーへの応用＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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 ＜p＞あなたが飲んだ薬が、体のなかでなにをしているのか、知っていますか？＜br /＞ 薬を理解するために必須の50種類の医薬分子のメカニズムを網羅！＜/p＞ ＜p＞・大村智博士、本庶佑博士がノーベル賞を受けた「イベルメクチン」「オプジーボ」とはどんな薬なのか？＜br /＞ ・薬が効かない「耐性菌」はどのように生まれるのか？＜br /＞ ・創薬はある種のギャンブル！？ 新薬はなぜ高額になるのか？＜br /＞ ・人類はインフルエンザ・ウイルスとの闘いに勝利できるのか？＜br /＞ ・精神の病気は薬で治療できるのか？＜br /＞ ・HIVプロテアーゼ阻害薬とはなにか？＜/p＞ ＜p＞2009年刊行の『分子レベルで見た薬の働き 第2版』の図をフルカラー化し、「免疫チェックポイント阻害薬」や「薬剤耐性」など、この10年の新しい話題を盛り込んだ最新版。
＜/p＞ ＜p＞【目次】＜br /＞ 第1章 薬はどのように効くか＜br /＞ 1ー1 薬は生命活動に関与する分子に働く＜br /＞ 1ー2 分子の世界での薬の働き＜br /＞ 1ー3 タンパク質の立体構造と働きとの関係＜br /＞ 1ー4 核酸の構造と働きとの関係＜br /＞ 1ー5 薬と生体高分子の間に働く力＜br /＞ 第2章 魔法の弾丸を求めて＜br /＞ 2ー1 抗菌物質の歴史＜br /＞ 2ー2 動物とバクテリアの細胞の違い＜br /＞ 2ー3 どのような仕組みで抗菌物質はバクテリアを殺すのか＜br /＞ 2ー4 サルファ薬の効き方＜br /＞ 2ー5 ペニシリン＜br /＞ 2ー6 バクテリアのタンパク質合成を阻害する抗菌薬＜br /＞ 2ー7 バクテリアとの果てしなき闘い＜br /＞ 2ー8 バクテリア以外の寄生生物に対する薬＜br /＞ 第3章 がんとの闘い＜br /＞ 3ー1 分子レベルで見たがん＜br /＞ 3ー2 DNAに直接作用する抗がん薬＜br /＞ 3ー3 がん細胞に必須のタンパク質に作用する抗がん薬＜br /＞ 3ー4 抗体でがんを治す＜br /＞ 3ー5 免疫チェックポイント阻害薬＜br /＞ 3ー6 がんとの闘いはまだ終わっていない＜br /＞ 第4章 見えない敵＜br /＞ 4ー1 見えない敵とは＜br /＞ 4ー2 インフルエンザ＜br /＞ 4ー3 エイズと闘う薬たち＜br /＞ 4ー4 エボラ出血熱＜br /＞ 第5章 生活習慣病の治療＜br /＞ 5ー1 血圧を下げる＜br /＞ 5ー2 血の塊を溶かす薬＜br /＞ 5ー3 糖尿病を治す＜br /＞ 5ー4 レステロールを下げる＜br /＞ 5ー5 骨粗鬆症を治す＜br /＞ 第6章 免疫反応と炎症反応＜br /＞ 6ー1 免疫反応をコントロールする＜br /＞ 6ー2 自己免疫力をパワーアップする薬＜br /＞ 6ー3 炎症を止める＜br /＞ 6ー4 胃潰瘍の薬＜br /＞ 第7章 脳や精神の病気の治療＜br /＞ 7ー1 アルツハイマー型認知症＜br /＞ 7ー2 パーキンソン病の治療薬＜br /＞ 7ー3 うつ病に対する薬＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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 ＜p＞化学分野の材料開発はこれまで経験と勘に裏打ちされた実験的手法が中心的な役割を果たしてきたが、新物質の発見から実用化までに長い時間とコストを要している。
そこで近年では蓄積された多くのデータ・情報を駆使して所望の構造・材料候補を導き出すデータ駆動型科学ーーマテリアルズインフォマティクスの活用が始まっている。
＜br /＞ 本書ではマテリアルズインフォマティクスを実践するための機械学習法、実験計画法、記述子計算を詳述。
プログラムに必要なPythonとGoogle CoLabについても導入から解説している。
これからデータ解析に取り組もうと考えている化学分野の方々にとって指南書となる一冊。
＜br /＞ なお、本文中のプログラムソースは、著者のWebサイト等でダウロードできる。
＜br /＞ 【目次】＜br /＞ 序章 はじめに＜br /＞ 1 データに慣れよう＜br /＞ 2 環境構築＜br /＞ 3 マテリアルズインフォマティクス概論＜br /＞ 4 実験による効率的なデータの取り方ー実験計画法＜br /＞ 5 記述子計算＜br /＞ 6 機械学習モデルの概略＜br /＞ 7 モデルの解釈＜br /＞ 8 機械学習モデルと組み合わせた追加検討の方法＜br /＞ 9 プロジェクトの例＜br /＞ 10 シェルを用いたデータ加工＜br /＞ 付録＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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 著者：日本分析化学会関東支部出版社：オーム社サイズ：単行本ISBN-10：4274205398ISBN-13：9784274205392■通常24時間以内に出荷可能です。
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 著者：日本分析化学会関東支部出版社：オーム社サイズ：単行本ISBN-10：4274205398ISBN-13：9784274205392■通常24時間以内に出荷可能です。
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 著者：日本分析化学会関東支部出版社：オーム社サイズ：単行本ISBN-10：4274205398ISBN-13：9784274205392■通常24時間以内に出荷可能です。
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 ＜p＞深層学習を用いたマテリアルズインフォマティクスの実用的専門書第2弾。
本書では厳選した事例を対象に、深層学習を有機化学・無機化学分野のデータに適用する場合のポイントについてを解説している。
序章では『詳解 マテリアルズインフォマティクス』でも掲載したデータセットについて詳述し、第1章から有機化合物に対する予測モデル構築、第2章で無機材料に対する予測モデル構築、第3章で生成モデルを活用した材料・医薬品の設計についてをケーススタディとして紹介する。
具体的なテクニックを読み解くことで、材料開発における深層学習の活用を更に飛躍させることができる。
＜br /＞ 【目次】＜br /＞ 序章 深層学習に必要なデータの準備＜br /＞ 0.1 化学データに対する機械学習＜br /＞ 0.2 有機化合物データ＜br /＞ 0.2.1 データ形式＜br /＞ 0.2.2 データベースの紹介＜br /＞ 0.3 無機化合物データ＜br /＞ 0.3.1 データ形式＜br /＞ 0.3.2 データベースの紹介＜/p＞ ＜p＞第1章 有機化合物に対する予測モデル＜br /＞ 1.1 マルチタスク学習を利用したポリマーの物性予測＜br /＞ 1.1.1 モデル訓練のための準備＜br /＞ 1.1.2 利用する手法＜br /＞ 1.1.3 性能評価＜br /＞ 1.2 物理情報付きニューラルネットワークの転移学習を利用したポリマーの物性予測＜br /＞ 1.2.1 モデル訓練のための準備＜br /＞ 1.2.2 利用する手法＜br /＞ 1.2.3 性能評価＜br /＞ 1.3 予測の不確実性を考慮したPFAS の毒性予測＜br /＞ 1.3.1 モデル訓練のための準備＜br /＞ 1.3.2 利用する手法＜br /＞ 1.3.3 性能評価＜/p＞ ＜p＞第2章 無機材料に対する予測モデル＜br /＞ 2.1 結晶性材料の合成可能性の予測＜br /＞ 2.1.1 モデル訓練のための準備＜br /＞ 2.1.2 利用する手法＜br /＞ 2.1.3 性能評価＜br /＞ 2.2 材料の局所構造の安定性予測と新規材料の予想＜br /＞ 2.2.1 モデル訓練のための準備＜br /＞ 2.2.2 利用する手法＜br /＞ 2.2.3 性能評価＜br /＞ 2.3 合金のガラス形成能の予測＜br /＞ 2.3.1 モデル訓練のための準備＜br /＞ 2.3.2 利用する手法＜br /＞ 2.3.3 性能評価＜/p＞ ＜p＞第3章 生成モデルを活用した材料・医薬品の設計＜br /＞ 3.1 フラグメント構造生成器を利用したリードジェネレーション＜br /＞ 3.1.1 モデル訓練のための準備＜br /＞ 3.1.2 利用する手法＜br /＞ 3.1.3 性能評価＜br /＞ 3.2 半教師あり学習を利用した分子構造生成＜br /＞ 3.2.1 モデル訓練のための準備＜br /＞ 3.2.2 利用する手法＜br /＞ 3.2.3 性能評価＜br /＞ 3.3 変分オートエンコーダを用いた四元系複合アニオン化合物の発見＜br /＞ 3.3.1 モデル訓練のための準備＜br /＞ 3.3.2 利用する手法＜br /＞ 3.3.3 性能評価＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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2,310 円
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語りかける量子化学 単行本 の詳細 シュレディンガー方程式から分子軌道法・原子価結合法および化学反応の解析、さらには極性や双極子モーメント、分子間力等の分子物性、固体の電子状態まで、量子化学を丁寧に語りかけるように解説する。
カテゴリ: 中古本 ジャンル: 産業・学術・歴史 化学 出版社: 講談社 レーベル: 作者: 北條博彦 カナ: カタリカケルリョウシカガク / ホウジョウヒロヒコ サイズ: 単行本 ISBN: 4065319048 発売日: 2023/05/01 関連商品リンク : 北條博彦 講談社
1,889 円
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基礎薬学有機化学 第2版 (単行本) の詳細 出版社: 廣川書店 レーベル: 作者: 首藤紘一【編】 サイズ: 単行本 ISBN: 9784567234818 発売日: 2001/02/25 関連商品リンク : 首藤紘一【編】 廣川書店
4,508 円
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Pythonで気軽に化学・化学工学 単行本 の詳細 化学・化学工学の分野特有の話題やノウハウにスポットをあてて、Pythonを使ったデータ解析・機械学習を丁寧に解説する。
サンプルプログラムを使って実際に手を動かしながら学習できる。
カテゴリ: 中古本 ジャンル: 産業・学術・歴史 化学 出版社: 丸善出版 レーベル: 作者: 金子弘昌 カナ: パイソンデキガルニカガクカガクコウガク / カネコヒロマサ サイズ: 単行本 ISBN: 4621306154 発売日: 2021/04/01 関連商品リンク : 金子弘昌 丸善出版
1,456 円
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無機化学の基礎 単行本 の詳細 理工系学部1・2年生に向けた無機化学の教科書。
無機化学の基礎的事項について、その根底から簡潔にわかりやすく解説。
理解度を確認できる例題や練習問題、無機化学に関わるエピソードもコラムとして収録。
カテゴリ: 中古本 ジャンル: 産業・学術・歴史 化学 出版社: 東京化学同人 レーベル: 作者: 田中勝久 カナ: ムキカガクノキソ / タナカカツヒサ サイズ: 単行本 ISBN: 4807920136 発売日: 2022/11/01 関連商品リンク : 田中勝久 東京化学同人
1,779 円
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高圧ガス製造保安責任者試験乙種化学攻略問題集 2022−2023年版 単行本 の詳細 カテゴリ: 中古本 ジャンル: 産業・学術・歴史 化学全般 出版社: オーム社 レーベル: 作者: 三好康彦 カナ: コウアツガスセイゾウホアンセキニンシャシケンオツシュカガクコウリャクモンダイシュウ / ミヨシヤスヒコ サイズ: 単行本 ISBN: 4274228421 発売日: 2022/03/01 関連商品リンク : 三好康彦 オーム社
2,009 円
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図解食品衛生学実験 【新版】 (単行本) の詳細 出版社: みらい レーベル: 作者: 清水英世／杉山章【編著】 サイズ: 単行本 ISBN: 9784860150259 発売日: 2003/04/25 関連商品リンク : 清水英世／杉山章【編著】 みらい
1,236 円
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"ASEAN進出化学企業ビジネスハンドブック " の詳細 出版社: 化学工業日報社 レーベル: 作者: 化学工業日報社 カナ: アセアンシンシュツカガクキギョウビジネスハンドブック / カガクコウギョウニッポウシャ サイズ: 単行本 関連商品リンク : 化学工業日報社 化学工業日報社
4,598 円
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一化学者のバトン 単行本 の詳細 出版社: ウインかもがわ レーベル: 作者: 片岡敏明 カナ: イチカガクシャノバトン / カタオカトシアキ サイズ: 単行本 ISBN: 4909880222 発売日: 2021/04/01 関連商品リンク : 片岡敏明 ウインかもがわ
1,237 円
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"ASEAN進出化学企業ビジネスハンドブック " の詳細 出版社: 化学工業日報社 レーベル: 作者: 化学工業日報社 カナ: アセアンシンシュツカガクキギョウビジネスハンドブック / カガクコウギョウニッポウシャ サイズ: 単行本 関連商品リンク : 化学工業日報社 化学工業日報社
4,508 円
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"オレオサイエンス " の詳細 出版社: 日刊工業新聞社 レーベル: SCIENCE AND TECHNOLOGY 作者: 荻野圭三 カナ: オレオサイエンス / オギノケイゾウ サイズ: 単行本 関連商品リンク : 荻野圭三 日刊工業新聞社 SCIENCE AND TECHNOLOGY
1,009 円
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コスメティックサイエンス 単行本 の詳細 医薬・理工・農学・生活科学系大学の学生などを対象としたテキスト。
化粧品・香粧品の化学的基礎知識について、日本技術者教育認定機構（JABEE）に対応した構成で解説する。
演習問題も収録。
カテゴリ: 中古本 ジャンル: 産業・学術・歴史 化学全般 出版社: 共立出版 レーベル: 作者: 宮沢三雄 カナ: コスメティックサイエンス / ミヤザワミツオ サイズ: 単行本 ISBN: 4320061774 発売日: 2014/06/01 関連商品リンク : 宮沢三雄 共立出版
1,346 円
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コスメティックサイエンス 単行本 の詳細 医薬・理工・農学・生活科学系大学の学生などを対象としたテキスト。
化粧品・香粧品の化学的基礎知識について、日本技術者教育認定機構（JABEE）に対応した構成で解説する。
演習問題も収録。
カテゴリ: 中古本 ジャンル: 産業・学術・歴史 化学全般 出版社: 共立出版 レーベル: 作者: 宮沢三雄 カナ: コスメティックサイエンス / ミヤザワミツオ サイズ: 単行本 ISBN: 4320061774 発売日: 2014/06/01 関連商品リンク : 宮沢三雄 共立出版
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