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发改而与之形成对比的化学家们则是通过识别反应中心和分析电子转移以及构型变化来预测反应产物。（c-g）在 80个反应中，场化程度超9出贡Localtransforme的5个不正确预测，场化程度超9出贡反应编号后显示了Ground-truthGRTs的受欢迎程度，显示了Localtransforme（蓝色）预测的反应中心、真实产物（橙色）以及预测的反应中心是否与真实反应中心相同（红色）。
力直相关研究成果以Ageneralized-template-basedgraphneuralnetworkforaccurateorganicreactivityprediction为题发表在国际著名期刊NatureMachineIntelligence上。04、接交数据概览图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、易作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，易作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，国家国价格市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。发改图2 Localtransform的整体预测综合解决方案 ©2022SpringerNature（a）Localtransform模型的体系结构。
2、场化程度超9出贡LocalTransform能够通过识别化学反应中心来预测反应结果，场化程度超9出贡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，力直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。（b）步骤7的更详细方案，接交即收集预测的键和AoTs以描述反应中心和GRTs。
尽管现有的反应预测模型（基于序列的模型或基于图的模型）在公共反应数据集上表现出不错的准确性，易作但它们仍然以机械方式预测有机反应结果，易作要么翻译化学语言，要么按顺序编辑分子图猫咪脖子脱毛的症状非常明显，国家国价格市猫咪的脖子会出现大量的脱毛，尤其是在脖子和耳朵的地方。
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