ACS In Focus | 新书速递：机器学习的分子表示、药学应用的光谱与化学计量学、均相水分解、磷光材料

Molecular Representations for Machine Learning

用于机器学习的分子表示

作者：

Grier M. Jones, The University of Tennessee, Knoxville

Brittany Story, The University of Tennessee, Knoxville

Vasileios Maroulas, The University of Tennessee, Knoxville

Konstantinos D. Vogiatzis, The University of Tennessee, Knoxville

本书旨在帮助读者理解分子表示的基本类别，并提供计算工具来生成不同类别中的分子描述符，使读者能够在机器学习模型或一般化学数据科学应用中使用多种方法生成机器和/或人类可理解的分子系统表示。

Spectroscopic and Chemometric Techniques for Pharmaceutical Applications

药学应用中的光谱学和化学计量技术

作者：

Gerard G. Dumancas, University of Scranton

Lakshmi Viswanath, Utah Valley University

Arnold Lubguban, Mindanao State University-Iligan Institute of Technology

Beulah Solivio, Nationwide Children's Hospital

Roberto Malaluan, Mindanao State University-Iligan Institute of Technology

Michael Waller, Louisiana State University of Alexandria

本书介绍了用于药物分析的各种光谱和化学计量工具的必要信息，以帮助读者快速了解该领域。

Homogeneous Water Splitting

均相水分解

作者：

Xuan Zhao, University of Memphis

自然光合作用领域的最新进展和氢化酶研究的新发现，为我们了解自然过程中水分解和产氢反应的细节提供了重要的见解，为我们构建未来大规模太阳能氢燃料生产系统提供了指导。本书介绍了有关人工光合作用领域的基本信息，以及电和光催化水分解的挑战。

Phosphorescent Materials

磷光材料

作者：

Shouquan Huo, Eastern Carolina University

Yumin Li, Eastern Carolina University

磷光材料的发展主要是由于其在化学、生物科学和生物医学以及光电技术等广泛领域的应用前景。本书旨在向您介绍磷光材料的迷人领域，涵盖光物理学的基本概念，磷光材料的基本特性，磷光材料的类型和应用。

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