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MDL Molfile
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MinerU.Chem系统在化学结构识别方面达到93%的准确率
一个名为MinerU.Chem的新系统已被开发出来，用于从有机化学文档中提取化学结构和反应，并将其转换为机器可读的数据。该系统集成到MinerU平台中，使用一种称为CARBON的核心表示来保留视觉布局和化学语义。在评估中，MinerU.Chem在识别分子结构方面达到了93.02%的准确率，在MolRecBench-Wild数据集上，其性能比GPT 5.6 "Sol"高出18个百分点以上。
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人工智能通过异常检测增强炼油厂优化
研究人员开发了一种新的人工智能驱动方法，通过将机器学习与传统的线性规划（LP）方法相结合来增强炼油厂的优化。该系统使用异常检测，特别是经过转换的ECOD方法，来分析历史数据并将其与当前的LP解决方案进行比较。目标是识别数据供应错误，并在炼油厂调度和规划架构中发掘商业机会，正如在MOL炼油厂的案例中所展示的。
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新基准MolRecBench-Wild挑战真实世界化学结构识别
研究人员推出了MolRecBench-Wild，这是一个新的基准，旨在评估光学化学结构识别（OCSR）系统在科学文献中的真实化学图上的表现。该基准解决了当前OCSR模型在实际出版物中发现的视觉和化学复杂性方面的局限性。MolRecBench-Wild包含超过5000个结构和一个名为CARBON的新表示语言，以捕捉标准格式之外的细微化学语义。