Deep Learning Optical Spectroscopy Based on Experimental Database: Potential Applications to Molecular Design (利用實驗資料庫的深度學習光譜學：分子設計的潛在應用)
準確可靠地預測有機化合物的光學和光物理性質在各個研究領域都很重要。在這裡，我們使用深度學習 (DL) 模型和實驗資料庫開發了深度學習 (DL) 光譜學，以預測有機化合物的七種光學和光物理性質…
Chemputation and the Standardization of Chemical Informatics (化學計算和化學資訊學的標準化)
使用機器學習來優化自動化化學反應正在爆炸式的增加，且增加速度越來越快。然而，若缺乏將化學轉變與軟硬體聯繫在一起的標準架構，將使這些優化結果難以使用，並可能導致相關數據的丟失…
Deep Retrosynthetic Reaction Prediction using Local Reactivity and Global Attention (利用局部反應和整體監測預測深度逆合成反應)
逆合成旨在為目標化合物設計反應途徑和中間體，以人工智能 (AI) 輔助逆合成的目標是通過從先前的化學反應中學習以做出新的預測，從而使這一過程自動化。…
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