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使用机器学习技术筛选碳钢筛选有机腐蚀抑制剂的数据驱动QSPR模型
Carbon steel is the most widely used metallic material in industry owing to its unique mechanical properties, availability, and low cost.1然而，当暴露于侵袭性环境（例如酸性溶液）时，碳钢的显着性较弱是其耐腐蚀性较差的耐腐蚀性，例如酸性溶液，这些溶液用于各种过程，例如清洁，腌制，淡化，下降和酸化。1,2 To prevent the corrosion of carbon steel, di ff erent methods have been used, including the use of corrosion inhibitors.Organic corrosion inhibitors showed good e ffi ciency and have great potential.3,4 However, their toxicity and envi- ronmental pollution are issues of great concern.The search for less toxic, environmentally friendly, and renewable corrosion inhibitors has become a research focus in this eld.5
铝制硅酸盐眼镜的结晶行为：从结构描述符到定量结构 - 基于财产关系（QSPR）的预测模型
成功地解码了控制多组分功能玻璃中结晶的结构描述符，可以为从试用方法和玻璃/玻璃陶瓷组成设计的过渡和经验建模铺平道路，从而朝着更合理和科学严格的定量结构 - 结构 - 实用关系（QSPR）模型。然而，由于多组分玻璃的组成和结构复杂性以及与成核相关的时间和长度尺度的较长，QSPR模型的发展和验证仍在其婴儿期。本文中提出的工作是通过结合实验和计算材料科学的优势来解码化学结构驱动因素，以促进或抑制碱/碱性 - 碱性 - 钙化型Alu Minoborosilicate在基于QSPR模型的开发中，促进或抑制成核和晶体的增长的化学结构驱动因素，从而促进或抑制核的成核和晶体生长，从而使基于基于QSPR模型的开发（PAWER M.DAWAID）促进成核和晶体生长。结果揭示了以下两个描述符，这些描述符在功能玻璃中特定的铝硅酸盐相位的成核和结晶：（1）SIO 4和ALO 4单元之间的混合程度，即Si - O - a-o - al链接，以及（2）（2）在玻璃结构中的镜头阶段之间的差异（2）差异。基于已建立的组成 - 结构 - 结晶行为关系，基于聚类分析的QSPR模型已经开发（并进行了测试），以预测所研究玻璃中尼索线（和氧化足）结晶的倾向。该模型已经在目前和以前的研究中对几个组成进行了测试，并成功预测了所有玻璃成分的结晶倾向，即使在先前的经验和半经验模型失败的情况下，即使是在此情况下。
通过定量结构特性（QSPR）分析探索药理学性状的基于频谱的描述
研究以定量结构性质关系（QSPR）分析为中心，重点是各种图能量，研究了诸如Me-氯喹酮，Sertraline，Sertraline，Niclosamide，Tizoxanide，Pha-690509，Irricasan，Emricasan，Emricasan和Sofosbuvir等药物。采用计算建模技术，旨在发现这些药物的化学结构及其独特特性之间的相关性。结果阐明了结构特征和药理学特征之间的定量关系，从而提高了我们的预测能力。这项研究显着，通过对这些药用化合物的结构质质连接提供基本见解，从而有助于药物发现和设计。值得注意的是，某些基于光谱的描述符，例如正惯性能，邻接能量，算术几何能，第一个Zegrab能量和谐波指数，表现出高于0.999的强相关系数。相反，众所周知的描述符，例如扩展的邻接，拉普拉斯和无价的拉普拉斯光谱半径，以及第一个和第二个Zagreb estrada指数的性能较弱。文章强调了图形能量和线性回归模型的应用，以有效预测药理特征，通过阐明分子结构与药理特征之间的关系来有效地增强药物发现过程并帮助有针对性的药物设计。
对HCl中钢质基腐蚀抑制剂的计算洞察力：量子化学分析和QSPR-ANN研究
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