• Regeln für den Dokumente-Bereich:

    In den Börsenbereich gehören nur Angebote die bereits den Allgemeinen Regeln entsprechen.

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    Beispiel: [Thriller] Dan Brown - Inferno oder bei Magazinen:

    Computerbild - 14/2014 (es muss ersichtlich sein, um welche Ausgabe und welches Magazin es sich handelt)

    Folgende Präfixe stehen im Unterforum "Unterhaltung" zur Verfügung:

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    Ebenso nicht erlaubt sind sämtliche Dateien mit DRM, persönlichen Daten, etc., diese werden kommentarlos zu eurem eigenem Schutz gelöscht.

    Achtet bitte bei der Konvertierung der Formate auf die Lesbarkeit, ein epub, was nur einfach durch Calibre gejagt wird um ein PDF zu erhalten, ist zu 99% eben nicht lesbar. Wenn ihr es nicht könnt, dann lasst es besser oder lest euch ein, wie man es richtig macht.


    Unterforum Comics:

    Threadtitel:

    Ähnlich, wie bei Unterhaltung und Magazinen, sollte der Titel alle relevanten Informationen enthalten, hier bitte

    - den Titel des Comics
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    Erlaubt sind folgende Formate:

    - CBR
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    Grundsätzlich gilt: jede Version eines Comics erhält einen eigenen Thread, Ersteller eines Comics können ihre Bände gerne mit dem Zusatz (Original-Release) versehen.

    Bei Unsicherheiten zur korrekten Benennung bitte die Informationen von www.comicguide.de nutzen.

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Molecular Networking Statistical Mechanics in the Age of AI and Machine Learning

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Free Download Molecular Networking; Statistical Mechanics in the Age of AI and Machine Learning
by Caroline Desgranges

English | 2024 | ISBN: 0367438933 | 249 pages | True PDF | 26.8 MB​

The book builds on the analogy between social groups and assemblies of molecules to introduce the concepts of statistical mechanics, machine learning and data science. Applying a data analytics approach to molecular systems, we show how individual (molecular) features and interactions between molecules, or "communication" processes, allow for the prediction of properties and collective behavior of molecular systems - just as polling and social networking shed light on the behavior of social groups. Applications to systems at the cutting-edge of research for biological, environmental, and energy applications are also presented.
Key features:
Draws on a data analytics approach of molecular systems.
Covers hot topics such as artificial intelligence and machine learning of molecular trends.
Contains applications to systems at the cutting-edge of research for biological, environmental and energy applications.
Discusses molecular simulation and links with other important, emerging techniques and trends in computational sciences and society.
Authors have a well-established track record and reputation in the field.

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