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车辆充电场站相关研究成果以Ageneralized-template-basedgraphneuralnetworkforaccurateorganicreactivityprediction为题发表在国际著名期刊NatureMachineIntelligence上。04、管理数据概览图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、提升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，提升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。与专业化学家相似的是，精细LocalTransform能够通过识别反应中心来预测反应结果，并根据局部化学环境变化然后通过全局注意机制的选择性来识别反应原子。化管图2 Localtransform的整体预测综合解决方案 ©2022SpringerNature（a）Localtransform模型的体系结构。

2、理水LocalTransform能够通过识别化学反应中心来预测反应结果，理水并根据局部化学环境变化然后通过全局注意机制的选择性来识别反应原子，通过精准的构型预测分析，准确描述了测试反应中99.7%的实验结果。现有实验研究虽然已经合成了诸多新分子，上海深化且人类在其应用领域的探索热情高涨，但这往往需要专业的化学家来准确预测化学反应的结果。

02、车辆充电场站成果掠影在此，车辆充电场站韩国国际科学技术院化学与生物分子工程系YousungJung教授团队设计了一种广义反应模板（generalizedreactiontemplate,GRT），这是一种仅通过原子映射法描述反应前后原子构型局部变化，而没有特定原子类型或官能团信息的反应模板。

图4模型预测分数大于0.99但匹配失败的例子 ©2022SpringerNature图5在人类基准数据集上进行Localtransform预测©2022SpringerNature（a）与WLDN、管理MolecularTtransformer和制定人类基准数据集的人类专家相比，管理Localtransforme的Top-1精确匹配准确度最高，该数据集由80个反应和各种罕见的反应模板库组成。项目总投资12.2亿元人民币，提升占地面积约350亩，提升以年产能60万立方米LSB板材、年产1000万平方米家具饰面板生产和年产5万套智能板式家具三大板块为投资建设内容，年产值将超过30亿元人民币。

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