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利用失敗的/部分實驗數(shù)據(jù)過機器學習預測MOF材料制備的最佳條件 已有1人參與
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這是我在網(wǎng)上發(fā)現(xiàn)了一個對合成MOF材料有幫助的工具,下面是它的鏈接和對這個工具的簡要描述,具體內(nèi)容請自行訪問該網(wǎng)站(這是個英文網(wǎng)站,這些內(nèi)容是翻譯過來的),所有的內(nèi)容都是開源獲取的,希望對進行MOF材料合成的人有所幫助。 關鍵詞:機器學習 綜合 優(yōu)化 遺傳算法 金屬有機框架 https://archive.materialscloud.org/2018.0011/v4 描述 我們報告了一種使用機器學習的方法,以從一系列(部分)失敗的合成金屬有機框架的嘗試中捕獲化學直覺。我們將化學直覺定義為合成化學家用于尋找合適的合成條件的不成文指南的集合。由于(部分)失敗的實驗通常仍未報告,我們重新構(gòu)建了一個典型的失敗實驗軌道,成功尋找最佳合成條件,產(chǎn)生迄今為止報道的最高表面積的HKUST-1。我們說明了量化這種化學直覺對于新材料合成的重要性。 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
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