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准确率 >98%，基于电子密度的 GPT 用于化学钻研，登 Nature 子刊
编辑 | 紫罗可合成的份子化学空间是巨大的。要想有效地驾驭这一领域，需要基于计算的筛选技术，如深度学习技术，以快速跟踪感兴趣的化合物发觉。然而，利用算法从事化学发觉需要将份子结构变换为计算机可用的数字透露表现形式，并开发基于这些透露表现形式的算法来生成新的份子结构。近日，来自英国格拉斯哥大学（University of Glasgow）的钻研人员，提出了一种基于电子密度训练的机器学习模型，用于生产…- 3
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