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A model for productivity improvement on machining of components for stamping dies 冲压模具零件加工生产率提高模型
IF 0.7 Q4 ENGINEERING, INDUSTRIAL Pub Date : 2021-06-30 DOI: 10.24867/IJIEM-2021-2-279
João Pedro Martins da Silva, F. Silva, R. Campilho, J. C. Sá, L. P. Ferreira
[1] Schützer, K., Helleno, A. L., Pereira, S. C., “The influence of the manufacturing strategy on the production of molds and dies”, Journal of Materials Processing Technology, Vol. 179(1-3), pp. 172-177, 2006. [2] Dalavi, A. M., Pawar, P. J., Singh, T. P., Warke, A. S., Paliwal, P. D., “Review on Optimization of Hole-Making Operations for Injection Mould Using Non-Traditional Algorithms”, International Journal of Industrial Engineering and Management, Vol. 7(1), pp. 9-14, 2016. [3] Castro, T. A. M., Silva, F. J. G. and Campilho, R. D. S. G., “Optimising a specific tool for electrical terminals crimping process”, Procedia Manufacturing, Vol. 11, pp. 1438-1447, 2017. [4] Yun, S., Kwon, J., Cho, W., Lee, D. C. and Kim, Y., “Performance improvement of hot stamping die for patchwork blank using mixed cooling channel designs with straight and conformal channels”, Applied Thermal Engineering, Vol. 165, 114562, 2020. [5] Maeno, T., Mori, K.-I. and Fujimoto, M., “Improvements in productivity and formability by water and die quenching in hot stamping of ultra-high strength steel parts”, CIRP Annals, Vol. 64, No. 1, pp. 281-284, 2015. [6] Otsuka, A., Miyoshi, N., Nagata, F., “Generation method of skin model shapes with features of machining marks using dual-tree complex wavelet transform”, Procedia CIRP, Vol. 92, pp. 224-229, 2020. [7] Tapie, L., Mawussi, B., Bernard, A., “Topological model for machining of parts with complex shapes”, Computers in Industry, Vol. 63(5), pp. 528-541, 2012. [8] Silva, C. R. M., Silva, F. J. G. and Gouveia, R. M., “Investigations on the edge crack defectsin dual phase steel stamping process”, Procedia Manufacturing, Vol.17, pp. 737-745, 2018. [9] Béres, G., Lukács, Z., Tisza, M., “Springback Evaluation of Tailor Welded Blanks at V-die Bending made of DP Steels”, Procedia Manufacturing, Vol. 47, pp. 1366-1373, 2020. [10] Gomes, T., Silva, F. J. G., Campilho and R. D. G. S., “Reducing the simulation cost on dual-phase steel stamping process”, Procedia Manufacturing, Vol. 11, pp. 474-481, 2017. [11] Fernandes L., Silva, F.J.G., Andrade, M.F., Alexandre, R., Baptista, A.P.M. and Rodrigues, C., “Increasing the stamping tools lifespan by using Mo and B4C PVD coatings”, Surface and Coatings Technology, Vol. 325, pp. 107-119, 2017. [12] Fernandes, L., Silva, F.J.G., Paiva, O. C., Baptista, A. and Pinto, G., “Minimizing the adhesion effects in food package forming by the use of advanced coatings”, Procedia Manufacturing, Vol. 17, pp. 886-894, 2018. [13] Fernandes, L., Silva, F. J. G. and Alexandre, R., “Study of TiAlN PVD Coating on stamping dies used in tinplate food package production”, Micromachines, Vol. 10, No. 3, pp. 182-198, 2019. [14] Nunes, V., Silva, F.J.G., Andrade, M.F., Alexandre, R. and Baptista, A.P.M., “Increasing the lifespan of high-pressure die cast molds subjected to severe wear”, Surface and Coatings Technology, Vol. 332, pp. 319-331, 2017. [15] Silva, F., Martinho, R., Andrade, M., Baptista, A. and Alexandre, R.,
[10]陈建军,陈建军,陈建军,“模具制造策略对模具生产的影响”,中国机械工程,Vol. 39 (1), pp. 172-177, 2006。[10]刘建军,刘建军,刘建军,刘建军,刘建军,“基于非遗传算法的注塑模制孔工艺优化研究”,机械工程学报,第7卷第1期,pp. 9-14, 2016。[10]陈志强,陈志强,陈志强,“电压线端子压接工艺的优化设计”,中国机械工程,第11卷,第1438-1447页,2017。[10]赵伟,李志强,李志强,金勇,“混合冷却通道设计对拼接毛坯热冲压模具性能的影响”,中国机械工程,第1卷,第1期,2020。[10]马伊诺,T.,莫里,k .。和Fujimoto, M.,“水淬和模具淬火对超高强度钢零件热冲压生产率和成形性的改善”,中国机械工程学报,Vol. 64, No. 1, pp. 281-284, 2015。[10]王晓明,王晓明,王晓明,“基于双树复小波变换的皮肤模型形状生成方法”,中国机械工程学报,Vol. 32, pp. 391 - 391, 2020。[10]张建军,张建军,张建军,“复杂形状零件加工的拓扑模型”,工业计算机,Vol. 63(5), pp. 528-541, 2012。[10]刘建军,刘建军,刘建军,“双相钢冲压过程中边缘裂纹缺陷的研究”,中国机械工程,Vol.17, pp. 737-745, 2018。[10]张建军,张建军,张建军,张建军,“焊接板坯在DP钢v模弯曲中的回弹性能评价”,机械工程学报,Vol. 47, pp. 1366-1373, 2020。[10]王晓明,王晓明,王晓明,“基于双相钢冲压工艺的模拟成本研究”,机械工程学报,第11卷,第474-481页,2017。[10]刘建军,刘建军,刘建军,刘建军,刘建军,刘建军,刘建军,刘建军,“Mo和B4C PVD涂层提高冲压模具寿命的研究”,表面与涂层技术,Vol. 31, pp. 107-119, 2017。[10]张建军,张建军,张建军,张建军,“新型涂层在食品包装成型中的应用”,机械工程学报,第17卷,第886-894页,2018。[10]张建军,张建军,张建军,张建军,“马口铁食品包装冲压模具中TiAlN PVD涂层的研究”,微机械,Vol. 10, No. 3, pp. 182-198, 2019。[10]刘建军,刘建军,刘建军,刘建军,刘建军,“提高高压压铸模具的使用寿命”,表面与涂层技术,第332卷,第319-331页,2017。[10] Silva, F., Martinho, R., Andrade, M., Baptista, a ., Alexandre, R.,“使用PVD涂层提高玻璃纤维增强塑料注塑模具的耐磨性:比较研究”,涂料,Vol. 7, No. 2, pp. 28- 39,2017。[10]刘志强,刘志强,刘志强,刘志强,“TiB2纳米涂层在玻璃钢注塑模具中的应用”,中国机械工程,Vol. 11, No. 6, pp. 5374-5382, 2011。[10]莫雷拉,A., Silva, F. J. G., Correia, A. I., Pereira, T., Ferreira, L. P.和Almeida F. de .,“印刷行业的成本降低和质量改进”,程序制造,Vol. 17, pp. 623-630, 2018。[10]王晓明,王晓明,“基于多目标的柔性流水车间调度问题研究”,应用数学与计算,Vol. 31, no . 31, no . 33, 2020。冲压模具零件加工生产率提高模型
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引用次数: 3
A Radial Hybrid Estimation of Distribution Algorithm for the Vehicle Routing Problem with Time Windows 带时间窗车辆路径问题的径向混合估计分布算法
IF 0.7 Q4 ENGINEERING, INDUSTRIAL Pub Date : 2021-06-30 DOI: 10.7232/iems.2021.20.2.172
R. Pérez-Rodríguez
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引用次数: 0
The Impact of Education on Business Opportunities for Women Entrepreneurs in Public & Private Television Advertisements in Pakistan 教育对巴基斯坦公共和私营电视广告中女企业家商业机会的影响
IF 0.7 Q4 ENGINEERING, INDUSTRIAL Pub Date : 2021-06-30 DOI: 10.7232/iems.2021.20.2.140
Rani Gul, Sumaira Zakir, I. Ali, Hafsa Karim, Rashid Hussain
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引用次数: 18
A Novel Mathematical Model to Optimize Sustainable Supply Chain in the Lighting Products Industry 照明产品行业可持续供应链优化的数学模型
IF 0.7 Q4 ENGINEERING, INDUSTRIAL Pub Date : 2021-06-30 DOI: 10.7232/iems.2021.20.2.289
Gulmira Baybalinova, Andrey Goncharov, I. Zavalishin, I. Sokolov, I. Trofimova, D. Yashin, Alla Aleinova, D. Piotrovsky, R. Zalilov
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引用次数: 0
Optimizing the Combined Problem of Facility Location and Multi-Objective Supplier Selection Using a Comprehensive Benchmarking Method 综合标杆法优化设施选址与多目标供应商选择组合问题
IF 0.7 Q4 ENGINEERING, INDUSTRIAL Pub Date : 2021-06-30 DOI: 10.7232/iems.2021.20.2.248
N. Kuderinova, M. Rebezov, V. Zhenzhebir, M. Belousova, E. Odinokova, P. Burlankov, Vera Antonova, K. Kushnir, Evgeny Rotanov
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引用次数: 1
Digitization and Lean Customer Experience Management: success factors and conditions, pitfalls and failures 数字化与精益客户体验管理:成功因素与条件、陷阱与失败
IF 0.7 Q4 ENGINEERING, INDUSTRIAL Pub Date : 2021-06-30 DOI: 10.24867/IJIEM-2021-2-278
Christos G. Chatzopoulos, Marcel Weber
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引用次数: 4
A Study on Customer Purchase Behavior Analysis Based on Hidden Topic Markov Models 基于隐主题马尔可夫模型的顾客购买行为分析研究
IF 0.7 Q4 ENGINEERING, INDUSTRIAL Pub Date : 2021-03-31 DOI: 10.7232/IEMS.2021.20.1.48
M. Hotoda, G. Kumoi, M. Goto
1. はじめに 近年,ECサイトを通じたオンラインでの商品購買は広く 一般消費者に受け入れられるようになり,市場規模が拡大し ている [1].ECサイト上では,ユーザの各ページの閲覧行動 の詳細なログが取得可能であるため,これらのデータを活用 したWebマーケティング技術の重要性が高まっている.一 方,ECサイトにおける購買に至る割合(Conversion Rate ; CVR)は通常,高々数%であることが知られている [2]. そのため,多くの ECサイトで CVRを改善するための施 策が必要とされている.例えば,ユーザの購買意欲を把握す ることで効果的なタイミングで施策を打ったり,購買につな がりやすいページを把握することでそのページにユーザを誘 導したりすることにより,CVRの向上が見込める. 一般に,ユーザは商品を購入する前に ECサイト上の様々 なページを閲覧することが多い.したがって,ユーザの思考 状態(購買意欲の有無や嗜好,ニーズ等)の変化は ECサ イトのページ遷移傾向に反映されていると考えられる.その ため,閲覧履歴データを分析することで,ユーザの購買意欲 を抽出できれば,適切な施策の一助になると考えられる.こ の様な分析においては,ユーザの思考状態に依存して各閲覧 ページが生成されたと仮定することは極めて自然であり,観 測不可能な思考状態を観測可能な閲覧ページから推測できる と考えられる.そこで本研究では,ユーザのページ遷移の背 後に潜在トピック(潜在クラス)を仮定するモデルを提案 する. 従来の潜在クラスモデルをページ遷移データに適用すると, 連続的に閲覧した一連のページ全体に同じ潜在トピックを仮 定するか,または各ページに対し毎回異なる潜在トピック を仮定するかのどちらかである.しかし,閲覧中にユーザの 思考状態が変化する可能性は十分に考えられるため,連続的 に閲覧した一連のページ全体に同じ潜在トピックを仮定する ことは好ましくない.一方で,ページごとにユーザの思考状 態が頻繁に変わることもほとんどないと考えられるため,毎 ページ異なる潜在トピックを仮定したトピックモデルの適用 も好ましくない. そこで本研究では, Hidden Topic Markov Models (HTMM)[3]をベースとし,リアルタイムに閲覧履歴データ の分析を可能にした購買行動分析モデルを提案する.HTMM は,前後関係を考慮しない Latent Dirichlet Allocation (LDA)[4]に隠れマルコフモデル(Hidden Markov Chain model ; HMM)の考え方を援用したモデルである.HTMM は文書に対して複数の潜在トピックを想定するが,LDAと は異なり,文書中の文単位での潜在トピックを考える.す なわち,各文中の単語は同じ潜在トピックに存し,かつ連続 する文は同じ潜在トピックを持つ可能性が高いことを仮定す る.このため,文書を同じ統計的特徴を持つ複数の文群に分 割することができる.したがって HTMMを閲覧履歴デー タに援用し,ページ単位での潜在トピックの推定を行うこと で,閲覧履歴を同じ特徴を持つ複数の群に分割することがで きる.そのうえで実際の閲覧履歴データから得られる購買実 績を併用することで,各潜在トピックの購買確率を求めるこ とができる.提案モデルにより,ユーザの購買意思をリアル タイムで予測することが可能になると考えられる.加えて, 各ユーザの潜在トピックの変化点を検出することが可能にな り,ユーザの思考が変化する際にどのようなページ遷移が起 こっているかを理解することができる.本研究では,実閲覧 履歴データを用いて分析し,提案手法の有効性を検証する. 2. 関連研究 2.1. 隠れマルコフモデル Hidden Markov Model(HMM)は,観測不可能なマ ルコフ過程とその各状態に依存して生成されるシンボルの組 み合わせによって,シンボルの系列を表現するモデルである. HMMの対象となる系列データは,複数の状態を持ち,それ らの状態がある遷移確率により遷移するマルコフモデルと仮 定される.これを一次マルコフ性という. 2.2. Hidden Topic Markov Model Hidden Topic Markov Model(HTMM)は,LDAに HMMの考え方を援用した,文書生成モデルである.図 1に HTMMのグラフィカルモデルを示す.
1.前言近年来,通过电子商务网站进行在线购买商品逐渐被普通消费者所接受,市场规模不断扩大。[1].电子商务网站上用户浏览各页面的行为。的详细记录,因此利用这些数据的Web营销技术变得越来越重要。另一方面,电商网站的购买比例(Conversion Rate;CVR)通常为百分之几[2].因此,很多电商网站都需要采取改善CVR的措施。例如,通过掌握用户的购买欲望,在有效的时机采取措施,通过掌握容易购买的页面,将用户引导到该页面,CVR将得到提高。一般来说,用户在购买商品之前通常会浏览电子商务网站上的各种网页,因此,用户的思考状态(有无购买欲望、嗜好、需求等)的变化是电子商务网站上的差异。因此,如果通过分析浏览历史数据,找出用户的购买欲望,将有助于采取适当的措施。在这样的分析中,很自然地假设根据用户的思考状态生成各浏览页面,通过可观测的浏览页面就能推测出无法观察到的思考状态。因此,本研究提出了一种模型,在用户的页面转换背后假设潜在主题(潜在类别)。如果将传统的潜在类模型应用于页面迁移数据,在连续浏览的一系列页面中都假设相同的潜在主题,或者每次都对每个页面假设不同的潜在主题。由于充分考虑到思考状态变化的可能性,所以在连续浏览的一系列页面中全部假定相同的潜在主题是不可取的。另一方面,由于用户的思考状态几乎不会在每页频繁变化,因此,假设每页不同的潜在主题的主题模型的应用也不可取。以Hidden Topic Markov Models (HTMM)[3]为基础,提出了能够实时分析浏览历史数据的购买行为分析模型。HTMM不考虑前后关系隐藏在Latent Dirichlet Allocation (LDA)[4]中的马尔可夫模型(Hidden Markov Chain model;HMM)的思考模式。HTMM针对文档设想多个潜在主题,但与LDA不同的是,HTMM考虑的是以文档中的句子为单位的潜在主题。假设每个句子中的单词存在相同的潜在主题,并且连续的句子很有可能具有相同的潜在主题,因此可以将文档分成具有相同统计特征的多个句子群。将HTMM用作浏览历史数据,以页面为单位推测潜在主题,就可以将浏览历史分割成具有相同特征的多个组,然后根据实际的浏览历史数据获得购买实物。通过同时使用绩,可以求出各潜在主题的购买概率。通过方案模型,有望实时预测用户的购买意向。另外,还可以检测出每个用户的潜在主题的变化点,从而了解当用户的思维发生变化时,页面发生了怎样的转变。本研究利用真实浏览历史数据进行分析,验证了提案方法的有效性。相关研究2.1.隐马尔可夫模型Hidden Markov Model(HMM)是依赖于不可观测的马尔可夫过程及其各个状态而产生的一组符号通过组合来表现符号系列的模型。HMM的对象系列数据具有多个状态,这些状态根据某一迁移概率而迁移的马尔可夫模型和虚拟被确定。这被称为一次马尔可夫性。2.2. Hidden Topic Markov Model Hidden Topic Markov Model(HTMM)在LDA中这是一种援引了HMM思想的文档生成模型。图1示出HTMM的图形模型。
{"title":"A Study on Customer Purchase Behavior Analysis Based on Hidden Topic Markov Models","authors":"M. Hotoda, G. Kumoi, M. Goto","doi":"10.7232/IEMS.2021.20.1.48","DOIUrl":"https://doi.org/10.7232/IEMS.2021.20.1.48","url":null,"abstract":"1. はじめに 近年,ECサイトを通じたオンラインでの商品購買は広く 一般消費者に受け入れられるようになり,市場規模が拡大し ている [1].ECサイト上では,ユーザの各ページの閲覧行動 の詳細なログが取得可能であるため,これらのデータを活用 したWebマーケティング技術の重要性が高まっている.一 方,ECサイトにおける購買に至る割合(Conversion Rate ; CVR)は通常,高々数%であることが知られている [2]. そのため,多くの ECサイトで CVRを改善するための施 策が必要とされている.例えば,ユーザの購買意欲を把握す ることで効果的なタイミングで施策を打ったり,購買につな がりやすいページを把握することでそのページにユーザを誘 導したりすることにより,CVRの向上が見込める. 一般に,ユーザは商品を購入する前に ECサイト上の様々 なページを閲覧することが多い.したがって,ユーザの思考 状態(購買意欲の有無や嗜好,ニーズ等)の変化は ECサ イトのページ遷移傾向に反映されていると考えられる.その ため,閲覧履歴データを分析することで,ユーザの購買意欲 を抽出できれば,適切な施策の一助になると考えられる.こ の様な分析においては,ユーザの思考状態に依存して各閲覧 ページが生成されたと仮定することは極めて自然であり,観 測不可能な思考状態を観測可能な閲覧ページから推測できる と考えられる.そこで本研究では,ユーザのページ遷移の背 後に潜在トピック(潜在クラス)を仮定するモデルを提案 する. 従来の潜在クラスモデルをページ遷移データに適用すると, 連続的に閲覧した一連のページ全体に同じ潜在トピックを仮 定するか,または各ページに対し毎回異なる潜在トピック を仮定するかのどちらかである.しかし,閲覧中にユーザの 思考状態が変化する可能性は十分に考えられるため,連続的 に閲覧した一連のページ全体に同じ潜在トピックを仮定する ことは好ましくない.一方で,ページごとにユーザの思考状 態が頻繁に変わることもほとんどないと考えられるため,毎 ページ異なる潜在トピックを仮定したトピックモデルの適用 も好ましくない. そこで本研究では, Hidden Topic Markov Models (HTMM)[3]をベースとし,リアルタイムに閲覧履歴データ の分析を可能にした購買行動分析モデルを提案する.HTMM は,前後関係を考慮しない Latent Dirichlet Allocation (LDA)[4]に隠れマルコフモデル(Hidden Markov Chain model ; HMM)の考え方を援用したモデルである.HTMM は文書に対して複数の潜在トピックを想定するが,LDAと は異なり,文書中の文単位での潜在トピックを考える.す なわち,各文中の単語は同じ潜在トピックに存し,かつ連続 する文は同じ潜在トピックを持つ可能性が高いことを仮定す る.このため,文書を同じ統計的特徴を持つ複数の文群に分 割することができる.したがって HTMMを閲覧履歴デー タに援用し,ページ単位での潜在トピックの推定を行うこと で,閲覧履歴を同じ特徴を持つ複数の群に分割することがで きる.そのうえで実際の閲覧履歴データから得られる購買実 績を併用することで,各潜在トピックの購買確率を求めるこ とができる.提案モデルにより,ユーザの購買意思をリアル タイムで予測することが可能になると考えられる.加えて, 各ユーザの潜在トピックの変化点を検出することが可能にな り,ユーザの思考が変化する際にどのようなページ遷移が起 こっているかを理解することができる.本研究では,実閲覧 履歴データを用いて分析し,提案手法の有効性を検証する. 2. 関連研究 2.1. 隠れマルコフモデル Hidden Markov Model(HMM)は,観測不可能なマ ルコフ過程とその各状態に依存して生成されるシンボルの組 み合わせによって,シンボルの系列を表現するモデルである. HMMの対象となる系列データは,複数の状態を持ち,それ らの状態がある遷移確率により遷移するマルコフモデルと仮 定される.これを一次マルコフ性という. 2.2. Hidden Topic Markov Model Hidden Topic Markov Model(HTMM)は,LDAに HMMの考え方を援用した,文書生成モデルである.図 1に HTMMのグラフィカルモデルを示す.","PeriodicalId":45245,"journal":{"name":"Industrial Engineering and Management Systems","volume":"301 1","pages":"48-60"},"PeriodicalIF":0.7,"publicationDate":"2021-03-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"89036144","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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An Optimal Algorithm for the Reliability Optimization Problem of a Series System with Selectable Alternatives 具有可选方案的串联系统可靠性优化问题的最优算法
IF 0.7 Q4 ENGINEERING, INDUSTRIAL Pub Date : 2021-03-31 DOI: 10.7232/IEMS.2021.20.1.61
S. Kim, Namsu Ahn
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Risk Management for Improving Supply Chain Performance of Sugarcane Agroindustry 提高甘蔗农业产业供应链绩效的风险管理
IF 0.7 Q4 ENGINEERING, INDUSTRIAL Pub Date : 2021-03-31 DOI: 10.7232/IEMS.2021.20.1.9
Muhammad Asrol, Marimin Marimin, M. Machfud, M. Yani, E. Taira
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A Latent Class Analysis for Item Demand Based on Temperature Difference and Store Characteristics 基于温度差异和储存特征的物品需求潜在类分析
IF 0.7 Q4 ENGINEERING, INDUSTRIAL Pub Date : 2021-03-31 DOI: 10.7232/IEMS.2021.20.1.35
Yuto Seko, Ryotaro Shimizu, G. Kumoi, T. Yoshikai, M. Goto
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期刊
Industrial Engineering and Management Systems
全部 Acc. Chem. Res. ACS Applied Bio Materials ACS Appl. Electron. Mater. ACS Appl. Energy Mater. ACS Appl. Mater. Interfaces ACS Appl. Nano Mater. ACS Appl. Polym. Mater. ACS BIOMATER-SCI ENG ACS Catal. ACS Cent. Sci. ACS Chem. Biol. ACS Chemical Health & Safety ACS Chem. Neurosci. ACS Comb. Sci. ACS Earth Space Chem. ACS Energy Lett. ACS Infect. Dis. ACS Macro Lett. ACS Mater. Lett. ACS Med. Chem. Lett. ACS Nano ACS Omega ACS Photonics ACS Sens. ACS Sustainable Chem. Eng. ACS Synth. Biol. Anal. Chem. BIOCHEMISTRY-US Bioconjugate Chem. BIOMACROMOLECULES Chem. Res. Toxicol. Chem. Rev. Chem. Mater. CRYST GROWTH DES ENERG FUEL Environ. Sci. Technol. Environ. Sci. Technol. Lett. Eur. J. Inorg. Chem. IND ENG CHEM RES Inorg. Chem. J. Agric. Food. Chem. J. Chem. Eng. Data J. Chem. Educ. J. Chem. Inf. Model. J. Chem. Theory Comput. J. Med. Chem. J. Nat. Prod. J PROTEOME RES J. Am. Chem. Soc. LANGMUIR MACROMOLECULES Mol. Pharmaceutics Nano Lett. Org. Lett. ORG PROCESS RES DEV ORGANOMETALLICS J. Org. Chem. J. Phys. Chem. J. Phys. Chem. A J. Phys. Chem. B J. Phys. Chem. C J. Phys. Chem. Lett. Analyst Anal. Methods Biomater. Sci. Catal. Sci. Technol. Chem. Commun. Chem. Soc. Rev. CHEM EDUC RES PRACT CRYSTENGCOMM Dalton Trans. Energy Environ. Sci. ENVIRON SCI-NANO ENVIRON SCI-PROC IMP ENVIRON SCI-WAT RES Faraday Discuss. Food Funct. Green Chem. Inorg. Chem. Front. Integr. Biol. J. Anal. At. Spectrom. J. Mater. Chem. A J. Mater. Chem. B J. Mater. Chem. C Lab Chip Mater. Chem. Front. Mater. Horiz. MEDCHEMCOMM Metallomics Mol. Biosyst. Mol. Syst. Des. Eng. Nanoscale Nanoscale Horiz. Nat. Prod. Rep. New J. Chem. Org. Biomol. Chem. Org. Chem. Front. PHOTOCH PHOTOBIO SCI PCCP Polym. Chem.
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