Dans la progression d'une forme posologique, une difficulté essentielle est de concevoir une formule pharmaceutique optimisée dans une période de temps éphémère avec des essais marginaux. En raison de la difficulté de l'amélioration des formulations pharmaceutiques, certaines stratégies d'optimisation basées sur l'informatique ont été utilisées correctement. L'objectif de ce livre est de réviser l'histoire théorique et l'application d'un réseau neuronal artificiel (ANN), une version informatique pour stocker et récupérer l'expertise obtenue, pendant le développement de la formulation pharmaceutique.

Autorentext

Dr. Prithviraj Chakraborty verfügt über eine Gesamterfahrung von etwa 12 Jahren in Lehre und Forschung. Er hat mehr als 28 Veröffentlichungen in Fachzeitschriften mit hohem Impact-Faktor und einem kumulativen SCI-Impact-Faktor von mehr als 20. Er hat drei Kapitel in Büchern verfasst, die von John Wiley & Sons Inc, U.S.A, CRC Press, USA, und Basera Verlag, Deutschland, veröffentlicht wurden.

Klappentext

Dans la progression d'une forme posologique, une difficulté essentielle est de concevoir une formule pharmaceutique optimisée dans une période de temps éphémère avec des essais marginaux. En raison de la difficulté de l'amélioration des formulations pharmaceutiques, certaines stratégies d'optimisation basées sur l'informatique ont été utilisées correctement. L'objectif de ce livre est de réviser l'histoire théorique et l'application d'un réseau neuronal artificiel (ANN), une version informatique pour stocker et récupérer l'expertise obtenue, pendant le développement de la formulation pharmaceutique.