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标题
Advancing Base Metal Catalysis through Data Science: Insight and Predictive Models for Ni-Catalyzed Borylation through Supervised Machine Learning
通过数据科学推进贱金属催化：通过监督机器学习对镍催化硼化反应的洞察和预测模型
相关领域
硼酸化 化学 催化作用 配体（生物化学） 磷化氢 反应性（心理学） 卤化物 膨胀的 训练集 组合化学 有机化学 人工智能 计算机科学 热力学 芳基 烷基 医学 生物化学 受体 替代医学 抗压强度 物理 病理
网址
https://doi.org/10.1021/acs.organomet.2c00089
DOI
10.1021/acs.organomet.2c00089 doi
其它 期刊：Organometallics
作者：Jason M. Stevens; Jun Li; Eric M. Simmons; Steven R. Wisniewski; Stacey DiSomma; et al
出版日期：2022-06-03
求助人
ZHANES 在 2025-01-08 10:43:31 发布自江苏，悬赏 10 积分
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