四川售电市场｜9月第3周四川电力中长期双边行情

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Nat.Mach.Intell：月第机器智能学习方法助力化学家精准预测有机反应结果01、月第导读在化学界一个公认的事实就是，准确预测化学反应结果对于化学研究至关重要。因此，周中长该研究有望在未来通过使用更大的数据集和高质量的原子映射方法（如Mappte或RXNMapper）来进一步改进。

05、电力成果启示综上所述，该研究提出了一种新的机器智能方法LocalTransform，它通过识别反应中心并应用数据驱动的一般反应规则来预测有机反应结果。期双情（c）由A1原子负电荷引发的还原反应。边行而与之形成对比的化学家们则是通过识别反应中心和分析电子转移以及构型变化来预测反应产物。

（c-g）在 80个反应中，川售电市场川Localtransforme的5个不正确预测，川售电市场川反应编号后显示了Ground-truthGRTs的受欢迎程度，显示了Localtransforme（蓝色）预测的反应中心、真实产物（橙色）以及预测的反应中心是否与真实反应中心相同（红色）。月第相关研究成果以Ageneralized-template-basedgraphneuralnetworkforaccurateorganicreactivityprediction为题发表在国际著名期刊NatureMachineIntelligence上。

04、周中长数据概览图1GRT的提取工艺及实例 ©2022SpringerNature（a）GRT提取的整个过程，反应中心首先是通过比较反应前后每个原子电子构型的变化来确定的。

2、电力LocalTransform对于Top-K产品的预测精度相比之前基于图的方法有了显著的提升，电力Top-K准确率是用来计算预测结果中概率最大的前K个结果包含正确标签的占比。在启动会上，期双情与会者首先参观了一方树的工厂和展厅。

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