کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The field of computational chemistry is increasingly leveraging machine learning (ML) potentials to predict molecular properties with high accuracy and efficiency, providing a viable alternative to traditional quantum mechanical (QM) methods, which are often computationally intensive. Central to the success of ML models is the quality and comprehensiveness of the data sets on which they are trained. Quantum chemistry data sets and databases, comprising extensive information on molecular structures, energies, forces, and other properties derived from QM calculations, are crucial for developing robust and generalizable ML potentials. In this review, we provide an overview of the current landscape of quantum chemical data sets and databases. We examine key characteristics and functionalities of prominent resources, including the types of information they store, the level of electronic structure theory employed, the diversity of chemical space covered, and the methodologies used for data creation. Additionally, an updatable resource is provided to track new data sets and databases at https://github.com/Arif-PhyChem/datasets_and_databases_4_MLPs. Looking forward, we discuss the challenges associated with the rapid growth of quantum chemical data sets and databases, emphasizing the need for updatable and accessible resources to ensure the long-term utility of them. We also address the importance of data format standardization and the ongoing efforts to align with the FAIR principles to enhance data interoperability and reusability. Drawing inspiration from established materials databases, we advocate for the development of user-friendly and sustainable platforms for these data sets and databases.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
زمینه شیمی محاسباتی به طور فزاینده ای از پتانسیل های یادگیری ماشین (ML) برای پیش بینی خواص مولکولی با دقت و کارآیی بالا استفاده می کند ، و یک جایگزین مناسب برای روشهای مکانیکی کوانتومی سنتی (QM) فراهم می کند ، که اغلب از نظر محاسباتی فشرده هستند.در موفقیت مدل های ML ، کیفیت و جامع بودن مجموعه داده هایی که در آن آموزش دیده اند ، مهم است.مجموعه داده ها و بانکهای اطلاعاتی شیمی کوانتومی ، شامل اطلاعات گسترده در مورد ساختارهای مولکولی ، انرژی ، نیروها و سایر خصوصیات حاصل از محاسبات QM ، برای توسعه پتانسیل های ML قوی و قابل تعمیم بسیار مهم هستند.در این بررسی ، ما یک نمای کلی از چشم انداز فعلی مجموعه داده های شیمیایی کوانتومی و بانکهای اطلاعاتی ارائه می دهیم.ما ویژگی ها و ویژگی های کلیدی منابع برجسته ، از جمله انواع اطلاعات ذخیره شده ، سطح نظریه ساختار الکترونیکی استفاده شده ، تنوع فضای شیمیایی تحت پوشش و روشهای مورد استفاده برای ایجاد داده را بررسی می کنیم.علاوه بر این ، یک منبع به روزرسانی برای ردیابی مجموعه داده ها و پایگاه داده های جدید در https://github.com/arif-phychem/datasets_and_databases_4_mlps ارائه شده است.با نگاهی به جلو ، ما در مورد چالش های مرتبط با رشد سریع مجموعه داده های شیمیایی کوانتومی و پایگاه داده ها ، با تأکید بر نیاز به منابع به روزرسانی و در دسترس برای اطمینان از ابزار بلند مدت آنها ، بحث می کنیم.ما همچنین به اهمیت استاندارد سازی فرمت داده ها و تلاش های مداوم برای هماهنگی با اصول منصفانه برای افزایش قابلیت همکاری و قابلیت استفاده مجدد داده می پردازیم.با الهام از الهام گرفتن از پایگاه داده های مواد مستقر ، ما از توسعه سیستم عامل های کاربر پسند و پایدار برای این مجموعه داده ها و بانکهای اطلاعاتی دفاع می کنیم.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
