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通过系统的实验设计过程，鼎立利用神经网络模型主动学习大范围的碳氮偶联。该项工作邀请任何对机器学习感兴趣的从业者使用该工具并恢复图4中的工作流程，云计将该工具磨练到新反应物领域或稳步提高现有数据集领域的预测精度。
©2023Science图4新的、主沉实验驱动的、主动学习的工作流程用于探索反应空间。在反应过程中，云算市钯配合物催化(杂)芳基亲电试剂与各种氮亲核试剂的交叉偶联。鼎立所示的结构是已确定的八个集群中的一些示例。
云计在这些数据上训练的模型同时学习了许多不同种类的反应物的非线性反应性趋势。该工具的设计和构建需要生成一个实验数据集，主沉该数据集可以在一系列反应条件下探索不同的反应物配对网络。
云算市©2023Science图5B-H反应空间反应物组分的可视化。
实现这一目标的关键是一种信息学指导的策略，鼎立该策略将探索45万分子反应空间的实验不可能性降低到获取仅包含3300个实验的数据集的实验可处理的问题。霜巨人霜巨人是奥丁统领的阿萨神族的死敌，云计居住在极北之地的巨人国度乔森海姆。
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