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Maschinelles Lernen zur Vorhersage antibakterieller Aktivität von Ruthenium‐Komplexen
Maschinelles Lernen zur Vorhersage antibakterieller Aktivität von Ruthenium‐Komplexen
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Maschinelles Lernen zur Vorhersage antibakterieller Aktivität von Ruthenium‐Komplexen

Orsi, Markus ; Shing Loh, Boon ; Weng, Cheng ; Ang, Wee Han ; Frei, Angelo

Angewandte Chemie, 2024-03, Vol.136 (10), p.n/a [Periódico revisado por pares]

Weinheim: Wiley Subscription Services, Inc

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Molekulares maschinelles Lernen: Die Zukunft der Synthesechemie?
Molekulares maschinelles Lernen: Die Zukunft der Synthesechemie?
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Molekulares maschinelles Lernen: Die Zukunft der Synthesechemie?

Pflüger, Philipp M. ; Glorius, Frank

Angewandte Chemie, 2020-10, Vol.132 (43), p.19020-19025 [Periódico revisado por pares]

Weinheim: Wiley Subscription Services, Inc

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Maschinelles Lernen zur Vorhersage chemischer Reaktivität: Die Bedeutung “gescheiterter” Experimente
Maschinelles Lernen zur Vorhersage chemischer Reaktivität: Die Bedeutung “gescheiterter” Experimente
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Maschinelles Lernen zur Vorhersage chemischer Reaktivität: Die Bedeutung “gescheiterter” Experimente

Strieth‐Kalthoff, Felix ; Sandfort, Frederik ; Kühnemund, Marius ; Schäfer, Felix R. ; Kuchen, Herbert ; Glorius, Frank

Angewandte Chemie, 2022-07, Vol.134 (29) [Periódico revisado por pares]

Weinheim: Wiley Subscription Services, Inc

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Vorhersage der MOF‐Synthese durch automatisches Data‐Mining und maschinelles Lernen
Vorhersage der MOF‐Synthese durch automatisches Data‐Mining und maschinelles Lernen
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Vorhersage der MOF‐Synthese durch automatisches Data‐Mining und maschinelles Lernen

Luo, Yi ; Bag, Saientan ; Zaremba, Orysia ; Cierpka, Adrian ; Andreo, Jacopo ; Wuttke, Stefan ; Friederich, Pascal ; Tsotsalas, Manuel

Angewandte Chemie, 2022-05, Vol.134 (19), p.n/a [Periódico revisado por pares]

Weinheim: Wiley Subscription Services, Inc

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Maschinelles Lernen für die organische Synthese: Ersetzen Roboter Chemiker?
Maschinelles Lernen für die organische Synthese: Ersetzen Roboter Chemiker?
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Maschinelles Lernen für die organische Synthese: Ersetzen Roboter Chemiker?

Maryasin, Boris ; Marquetand, Philipp ; Maulide, Nuno

Angewandte Chemie, 2018-06, Vol.130 (24), p.7096-7098 [Periódico revisado por pares]

Weinheim: Wiley Subscription Services, Inc

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Mesoscopic and multiscale modelling in materials
Mesoscopic and multiscale modelling in materials
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Mesoscopic and multiscale modelling in materials

Fish, Jacob ; Wagner, Gregory J. ; Keten, Sinan

Nature materials, 2021-06, Vol.20 (6), p.774-786 [Periódico revisado por pares]

London: Nature Publishing Group

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Neural‐Symbolic Machine Learning for Retrosynthesis and Reaction Prediction
Neural‐Symbolic Machine Learning for Retrosynthesis and Reaction Prediction
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Neural‐Symbolic Machine Learning for Retrosynthesis and Reaction Prediction

Segler, Marwin H. S. ; Waller, Mark P.

Chemistry : a European journal, 2017-05, Vol.23 (25), p.5966-5971 [Periódico revisado por pares]

Germany: Wiley Subscription Services, Inc

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Machine learning: Trends, perspectives, and prospects
Machine learning: Trends, perspectives, and prospects
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Machine learning: Trends, perspectives, and prospects

Jordan, M. I. ; Mitchell, T. M.

Science (American Association for the Advancement of Science), 2015-07, Vol.349 (6245), p.255-260 [Periódico revisado por pares]

United States: American Association for the Advancement of Science

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Machine-learned potentials for next-generation matter simulations
Machine-learned potentials for next-generation matter simulations
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Machine-learned potentials for next-generation matter simulations

Friederich, Pascal ; Häse, Florian ; Proppe, Jonny ; Aspuru-Guzik, Alán

Nature materials, 2021-06, Vol.20 (6), p.750-761 [Periódico revisado por pares]

London: Nature Publishing Group

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10
Predicting reaction performance in C-N cross-coupling using machine learning
Predicting reaction performance in C-N cross-coupling using machine learning
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Predicting reaction performance in C-N cross-coupling using machine learning

Ahneman, Derek T ; Estrada, Jesús G ; Lin, Shishi ; Dreher, Spencer D ; Doyle, Abigail G

Science (American Association for the Advancement of Science), 2018-04, Vol.360 (6385), p.186-190 [Periódico revisado por pares]

United States: The American Association for the Advancement of Science

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