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烤串图2 Localtransform的整体预测综合解决方案 ©2022SpringerNature（a）Localtransform模型的体系结构。2、深夜食堂LocalTransform能够通过识别化学反应中心来预测反应结果，深夜食堂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，求求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。

02、感受故事成果掠影在此，感受故事韩国国际科学技术院化学与生物分子工程系YousungJung教授团队设计了一种广义反应模板（generalizedreactiontemplate,GRT），这是一种仅通过原子映射法描述反应前后原子构型局部变化，而没有特定原子类型或官能团信息的反应模板。图4模型预测分数大于0.99但匹配失败的例子 ©2022SpringerNature图5在人类基准数据集上进行Localtransform预测©2022SpringerNature（a）与WLDN、烤串MolecularTtransformer和制定人类基准数据集的人类专家相比，烤串Localtransforme的Top-1精确匹配准确度最高，该数据集由80个反应和各种罕见的反应模板库组成。

文献链接：深夜食堂Ageneralized-template-basedgraphneuralnetworkforaccurateorganicreactivitypredictio，2022，https://doi.org/10.1038/s42256-022-00526-z） 本文由LEB供稿。

（b）与a中相同的数据分析，求求但基于本工作中提取的GRT进行了分组。它意味着不断探索、感受故事勇于创新，把品质和用户体验放在第一位。

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