JACS：主动学习构建Ni-光催化交叉偶联反应的通用模型
催化计
2025-05-29 18:01
文章摘要
本文研究了通过主动学习策略构建Ni-光催化交叉偶联反应的通用模型。研究背景是机器学习在预测反应产率时面临探索反应条件和底物的挑战。研究目的是通过高通量实验（HTE）方法，绘制Ni/光催化的烷基溴化物和芳基溴化物之间的交叉亲电偶联的底物范围。研究采用不确定性查询策略，仅使用400个数据点构建了22,240个化合物的分子库，并进一步拓展至33,312个化合物。结论表明，该模型能够有效探索新型化学空间，为光催化交叉偶联反应提供了一种高效且通用的预测工具。
本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿，本站转载出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请作者速来电或来函联系。
推荐文献
Cochlear Implantation: The Variation in Cochlear Height.
DOI: 10.1177/01455613221134860
Pub Date : 2025-08-01
Date: 2022/10/17 0:00:00
HOCl/ClONO2 Catalytic Cycle: Promotion of the Reactive Uptake of N2O5 at the Air-Water Interface.
DOI: 10.1021/jacs.5c08347
Pub Date : 2025-08-01
催化计
兰亚乾/李激扬/路猛JACS：双核金属基COF仿生催化PET塑料直接光重整.
2025-08-01
最新文章
京公网安备 11010802042870号
