База данных
Данный сайт представляет собой базу данных, где хранится систематизированная текстовая и графическая информация о физических свойствах различных химических соединений. Информация о физических свойствах берется из научной литературы, опубликованной в высокорейтинговых научных изданиях. Сайт имеет удобный интерфейс и гибкую систему фильтрации данных, позволяющую генерировать и сохранять табличные данные.
Зарегистрированным пользователям с расширенными правами доступа предоставляется возможность самостоятельного добавления результатов научного исследования. Перед тем как внести данные в базу вся вводимая информация тщательно проверяется редакторами сайта. Перед началом работы следует ознакомиться с правилами пользования сайтом.
Научные публикации с использованием ITPhyMS
B.N. Galimzyanov, M.A. Doronina, A.V. Mokshin, Neural Network as a Tool for Design of Amorphous Metal Alloys with Desired Elastoplastic Properties // Metals. - 2023. - Vol.13, Is.4. - P. 812.
B.N. Galimzyanov, M.A. Doronina, A.V. Mokshin, Arrhenius Crossover Temperature of Glass-Forming Liquids Predicted by an Artificial Neural Network // Materials. - 2023. - V. 16. № 3. - P. 1127.
B.N. Galimzyanov, M.A. Doronina, A.V. Mokshin, Machine learning-based prediction of elastic properties of amorphous metal alloys // Physica A. - 2023. - V. 617. - P. 128678.
