Suppr超能文献

利用主化学机制进行腔室模型开发的语义增强型溯源捕获

Semantically enhanced provenance capture for chamber model development with a master chemical mechanism.

作者信息

Martin Chris J, Haji Mohammed H, Dew Peter M, Pilling Michael J, Jimack Peter K

机构信息

School of Chemistry, University of Leeds, Leeds LS2 9JT, UK.

出版信息

Philos Trans A Math Phys Eng Sci. 2009 Mar 13;367(1890):987-90. doi: 10.1098/rsta.2008.0168.

Abstract

The development and maintenance of benchmark databases within scientific communities is reliant on interactions with database users. We explore the role of semantically enhanced provenance for computational modelling processes that make use of one such database: the master chemical mechanism, a key resource within the atmospheric chemistry community.

摘要

科学界基准数据库的开发和维护依赖于与数据库用户的交互。我们探讨了语义增强溯源在利用此类数据库的计算建模过程中的作用:主化学机制,这是大气化学领域的一项关键资源。

文献AI研究员

20分钟写一篇综述,助力文献阅读效率提升50倍。

立即体验

用中文搜PubMed

大模型驱动的PubMed中文搜索引擎

马上搜索

文档翻译

学术文献翻译模型,支持多种主流文档格式。

立即体验