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Exploring data augmentation: Multi-task methods for molecular property prediction
Javaid, Muhammad BinRWTH* ; Gervens, Timo RichardRWTH* ; Mitsos, AlexanderRWTH* ; Grohe, MartinRWTH* ; Rittig, Jan Gerald (Corresponding author)RWTH*
In
Machine learning in chemical engineering : Special issue / Guest Editors: Professor Alexander Mitsos, Dr. Erik Esche, Professor Artur M. Schweidtmann
In
Computers & chemical engineering 201, Seiten/Artikel-Nr.:109253
2025
ImpressumAmsterdam [u.a.] : Elsevier Science
Umfang[1]-12
ISSN0098-1354
Online
DOI: 10.1016/j.compchemeng.2025.109253
10.1016/j.compchemeng.2025.109253
DOI: 10.18154/RWTH-2025-06044
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1014359/files/1014359.pdf
Einrichtungen
- Lehrstuhl für Systemverfahrenstechnik (416710)
- Lehrstuhl für Logik und Theorie diskreter Systeme (Informatik 7) (122910)
- Fachgruppe Informatik (120000)
- JARA-CSD (Center for Simulation and Data Science) (080031)
Projekte
- OAPKF - Open-Access-Publikation mit Unterstützung der RWTH Aachen University (021000-OAPKF) (021000-OAPKF)
- HDS LEE - Helmholtz School for Data Science in Life, Earth and Energy (HDS LEE) (HDS-LEE-20190612) (HDS-LEE-20190612)
- DFG project G:(GEPRIS)466417970 - Generatives graph-basiertes maschinelles Lernen für das integrierte Design von Molekülen und Prozessen (466417970) (466417970)
- Doktorandenprogramm (PHD-PROGRAM-20170404) (PHD-PROGRAM-20170404)
- DFG project G:(GEPRIS)441958259 - SPP 2331: Maschinelles Lernen in der Verfahrenstechnik. Wissen trifft auf Daten: Interpretierbarkeit, Extrapolation, Verlässlichkeit, Vertrauen (441958259) (441958259)
- WSS-Forschungszentrum catalaix (CATALAIX-WSS100) (CATALAIX-WSS100)
- SymSim - Symmetry and Similarity (101054974) (101054974)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 660
OpenAccess:
PDF
Dokumenttyp
Journal Article/Contribution to a book
Format
online, print
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-105009653966
WOS Core Collection: WOS:001527169800002
Interne Identnummern
RWTH-2025-06044
Datensatz-ID: 1014359
Beteiligte Länder
Germany
Lizenzstatus der Zeitschrift

Related:
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Book
Mitsos, A. (Editor)RWTH* ; Esche, E. (Editor) ; Schweidtmann, A. M. (Editor)
Machine learning in chemical engineering : Special issue
Computers & chemical engineering (2025)2025
Fulltext
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