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1 活动详情 ........................................1 2 欢迎和介绍 ........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.1 3 复杂有机合成的计算机辅助设计，50 年后 .........1 4 收集分子：使用最少数据的表示和机器学习 ...4 5 用于学习异常值的 ML 和结构化矩阵方法简介 ......7 6 将AI应用于荒野中的逆向合成 ...................11 7 化学中的可重复性 ..............................13 8 在近期量子计算机上进行精确的激发态计算 ........14 9 理解预测路线：在 SciFinder 中使用数据作为预测的证据 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>..........16 10 假反应对于有效的数据驱动逆合成的重要性是什么分析？.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>........17 11 将人工智能与化学中的结构化高质量数据相结合：提供出色的预测化学应用 ............. div>...17 12 从数据中获取情报：迈向有机金属催化预测 .. < /div>......18 13 化学本体与人工智能 .......... div>............21 14 UDM：社区-驱动的数据格式，用于交换全面的反应信息。.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.........24 15 通过机器学习进行逆合成 ..........................26 16 从机制到反应选择性 ..........................29 17 使用混合机械和机器学习模型进行过程化学中的反应预测 ........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......31 18 从专利文献中自动挖掘 930 万个反应的数据库，并将其应用于合成规划 ................33 19 语义实验室 ................................37 20 ASKCOS：数据驱动的化学合成 .........。。..............38 21 将人工智能与强大的自动化化学相结合：人工智能驱动的路线设计和自动化反应和路线验证 .........。。。。。。。。。。。。。。。42 22 用于运行化学程序的非确定性化学计算机。。。。。。。.....45 23 数据驱动的催化还原胺化反应探索 ........48 24 用于有机合成的机器辅助流动化学 ................50 25 编码溶剂和产品结果以改进反应预测系统 ..51 26 用于定向执行和优化化学反应的进化计算策略和反馈控制 ..............................54 27 通过金属驱动的自组装进行计算设计：从分子构建块到新兴功能材料。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56 28 评估加氢反应条件的预测模型 ..........59 29 面向执业化学家的逆合成软件：在实验室中验证的新颖高效的计算机途径设计 。....................。。。61 30 结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。63 参考文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。63
人工智能和增强 - ePrints Soton
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