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尽管金属有机骨架(MOFs)领域进展迅速，但利用机器学习(ML)方法预测MOF合成参数的潜力仍未开发。 在这里，我们展示了如何使用ML来合理化和加速MOF的发现过程，通过直接预测合成条件的MOF的晶体结构。 我们的方法是基于: (i)通过自动提取文献中的合成参数建立**个MOF合成数据库， (ii)利用MOF数据库训练和优化ML模型， (iii)预测新的MOF结构的合成条件。 ML模型，即使在初始阶段，也表现出良好的预测性能，超过了通过综合调查获得的人类专家预测。 更多推存 是国内光电材料，纳米材料，聚合物；化学试剂供应商；**于科研试剂的研发生产销售。供应有机发光材料（聚集诱导发光材料）和发光探针（磷脂探针和酶探针）、碳量子点、金属纳米簇；嵌段共聚物等一系列产品。sjl2022/02/24