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机译:原子表卷积神经网络,用于精确预测化合物特性
Shuming Zeng; Yinchang Zhao; Geng Li; Ruirui Wang; Xinming Wang; Jun Ni;
机译:原子表卷积神经网络可准确预测化合物的性质
机译:晶体图卷积神经网络可准确,可预测地预测材料性能
机译:分子内原子神经网络可准确且可转移地对化学性质进行多任务预测
机译:图和卷积蛋白质复合相互作用预测的复发性神经网络
机译:从分子结构以及概率和广义回归神经网络的使用来预测有机化合物的化学性质和生物活性。
机译:利用分子中原子神经网络进行准确可转移的多任务化学性质预测
机译:准确和精确的晶体图卷积神经网络 材料特性的可解释预测
机译:实际企业挑战通过卷积网络进行数据编码和准确预测的方法
机译:使用卷积神经网络的零件替换预测
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