Artikkelin "Machine Learning Model to Predict Saturation Vapor Pressures of Atmospheric Aerosol Constituents" lisäaineisto

Kuvaus

This is supplementary dataset for article "Machine Learning Model to Predict Saturation Vapor Pressures of Atmospheric Aerosol Constituents". It contains following elements: - Machine learning models (in Python) for predicting saturation vapor pressures using cosmo-files (COSMO-ML-psat.zip/cosmo-ml) - cosmo-files of the training data (COSMO-ML-psat.zip/cosmo-files) - cosmo-files of all conformers of the training compounds (cosmo-files-all-conformers.zip) All cosmo-files were calculated at the BP-TZVPD-FINE level of theory using TURBOMOLE version 7.7.
Näytä enemmän

Julkaisuvuosi

2024

Aineiston tyyppi

Tekijät

Kemian laitos

Hyttinen, Noora Orcid -palvelun logo - Oikeuksienhaltija

Tuntematon

Hyttinen, Noora Orcid -palvelun logo - Tekijä

Projekti

Muut tiedot

Tieteenalat

Kemia

Kieli

englanti

Saatavuus

Avoin

Lisenssi

Creative Commons Nimeä 4.0 Kansainvälinen (CC BY 4.0)

Avainsanat

Atmospheric sciences, machine learning, COSMO, saturation vapor pressure, atmospheric scienes, höyrynpaine, ilmakehätieteet, koneoppiminen

Asiasanat

ilmakehätieteet, koneoppiminen

Ajallinen kattavuus

undefined

Liittyvät aineistot