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成功率提高四倍，东大、浙师大提出资料分解通用框架，整合 AI、高通量尝试和化学先验知识
编辑 | X在过去几年中，数据驱动的呆板进修 (ML) 手艺已成为设计和创造先进资料的强大工具。然而，由于需要考虑前体、尝试条件和反应物的可用性，资料分解通常比性质和结构展望复杂得多，并且很少有计算展望能在尝试中实现。为了解决这些挑战，来自东南大学和浙江师范大学的研讨团队，提出了一个集成高通量尝试、化学先验知识以及子群创造（subgroup discovery）和支持向量机等呆板进修手艺的通用框架…- 3
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