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实体 Yongqi Jin

Yongqi Jin

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  1. TOOL · CL_245557 ·

    AI模型从文献数据中学习核磁共振化学位移

    研究人员开发了一种新颖的半监督学习框架,用于预测核磁共振(NMR)化学位移,这是光谱分析和分子结构解析的关键步骤。该新方法利用了从科学文献中提取的数百万个未分配光谱,并将其与少量明确标记的数据相结合。该方法将来自文献光谱的化学位移预测视为一个置换不变集监督问题,利用最优二分匹配技术,该技术简化为基于排序的损失,以实现稳定的大规模训练。与现有的最先进方法相比,所得模型显示出更高的准确性和鲁棒性,并在更大、更多样化的分子数据集上具有更好的…