全職而與之形成對(duì)比的化學(xué)家們則是通過識(shí)別反應(yīng)中心和分析電子轉(zhuǎn)移以及構(gòu)型變化來預(yù)測(cè)反應(yīng)產(chǎn)物。（c-g）在?80個(gè)反應(yīng)中，做自重職Localtransforme的5個(gè)不正確預(yù)測(cè)，做自重職反應(yīng)編號(hào)后顯示了Ground-truthGRTs的受歡迎程度，顯示了Localtransforme（藍(lán)色）預(yù)測(cè)的反應(yīng)中心、真實(shí)產(chǎn)物（橙色）以及預(yù)測(cè)的反應(yīng)中心是否與真實(shí)反應(yīng)中心相同（紅色）。媒體們也相關(guān)研究成果以Ageneralized-template-basedgraphneuralnetworkforaccurateorganicreactivityprediction為題發(fā)表在國(guó)際著名期刊NatureMachineIntelligence上。

04、全職數(shù)據(jù)概覽圖1GRT的提取工藝及實(shí)例??2022SpringerNature（a）GRT提取的整個(gè)過程，反應(yīng)中心首先是通過比較反應(yīng)前后每個(gè)原子電子構(gòu)型的變化來確定的。2、做自重職LocalTransform對(duì)于Top-K產(chǎn)品的預(yù)測(cè)精度相比之前基于圖的方法有了顯著的提升，做自重職Top-K準(zhǔn)確率是用來計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果中概率最大的前K個(gè)結(jié)果包含正確標(biāo)簽的占比。

與專業(yè)化學(xué)家相似的是，媒體們也LocalTransform能夠通過識(shí)別反應(yīng)中心來預(yù)測(cè)反應(yīng)結(jié)果，并根據(jù)局部化學(xué)環(huán)境變化然后通過全局注意機(jī)制的選擇性來識(shí)別反應(yīng)原子。

全職圖2?Localtransform的整體預(yù)測(cè)綜合解決方案??2022SpringerNature（a）Localtransform模型的體系結(jié)構(gòu)。與專業(yè)化學(xué)家相似的是，做自重職LocalTransform能夠通過識(shí)別反應(yīng)中心來預(yù)測(cè)反應(yīng)結(jié)果，并根據(jù)局部化學(xué)環(huán)境變化然后通過全局注意機(jī)制的選擇性來識(shí)別反應(yīng)原子。

媒體們也圖2?Localtransform的整體預(yù)測(cè)綜合解決方案??2022SpringerNature（a）Localtransform模型的體系結(jié)構(gòu)。2、全職LocalTransform能夠通過識(shí)別化學(xué)反應(yīng)中心來預(yù)測(cè)反應(yīng)結(jié)果，全職并根據(jù)局部化學(xué)環(huán)境變化然后通過全局注意機(jī)制的選擇性來識(shí)別反應(yīng)原子，通過精準(zhǔn)的構(gòu)型預(yù)測(cè)分析，準(zhǔn)確描述了測(cè)試反應(yīng)中99.7%的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)研究雖然已經(jīng)合成了諸多新分子，做自重職且人類在其應(yīng)用領(lǐng)域的探索熱情高漲，但這往往需要專業(yè)的化學(xué)家來準(zhǔn)確預(yù)測(cè)化學(xué)反應(yīng)的結(jié)果。02、媒體們也成果掠影在此，媒體們也韓國(guó)國(guó)際科學(xué)技術(shù)院化學(xué)與生物分子工程系YousungJung教授團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種廣義反應(yīng)模板（generalizedreactiontemplate,GRT），這是一種僅通過原子映射法描述反應(yīng)前后原子構(gòu)型局部變化，而沒有特定原子類型或官能團(tuán)信息的反應(yīng)模板。