A Bayesian Approach to Predict Solubility Parameters
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solubility is a ubiquitous phenomenon in many aspects of material science. While solubility can be determined by considering the cohesive forces in a liquid via the Hansen solubility parameters (HSP), quantitative structure–property relationship models are often used for prediction, notably due to their low computational cost. Here, gpHSP, an interpretable and versatile probabilistic approach to determining HSP, is reported. Our model is based on Gaussian processes, a Bayesian machine learning approach that provides uncertainty bounds to prediction. gpHSP achieves its flexibility by leveraging a variety of input data, such as SMILES strings, COSMOtherm simulations, and quantum chemistry calculations. gpHSP is built on experimentally determined HSP, including a general solvents set aggregated from the literature, and a polymer set experimentally characterized by this group of authors. In all sets, a high degree of agreement is obtained, surpassing well‐established machine learning methods. The general applicability of gpHSP to miscibility of organic semiconductors, drug compounds, and in general solvents is demonstrated, which can be further extended to other domains. gpHSP is a fast and accurate toolbox, which could be applied to molecular design for solution processing technologies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle