发布文献求助
待确认
  • 文献求助详情
标题
Toward a unified benchmark and framework for deep learning-based prediction of nuclear magnetic resonance chemical shifts
相关领域
水准点（测量） 深度学习 核磁共振 计算机科学 人工智能 机器学习 物理 地质学 大地测量学
网址
https://doi.org/10.1038/s43588-025-00783-z
AI链接 nih.govdoi.org
DOI
10.1038/s43588-025-00783-z doi
其它 期刊：Nature Computational Science
作者：Fanjie Xu; Wentao Guo; Feng Wang; Lin Yao; Hongshuai Wang; et al
出版日期：2025-03-28
求助人
HanhanZheng 在 2026-01-28 09:03:55 发布自上海，悬赏 10 积分
下载
 
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
上个求助
下个求助
提交工单
相关文献
  1. Overview of deep learning in medical imaging
  2. Deep learning ensemble 2D CNN approach towards the detection of lung cancer
  3. Exploring Deep Learning for View-Based 3D Model Retrieval
  4. Physician-Friendly Machine Learning: A Case Study with Cardiovascular Disease Risk Prediction
  5. Interpretable machine learning assessment
  6. A Comprehensive Analysis of Machine Learning Techniques in Biomedical Image Processing Using Convolu...
  7. A Comprehensive Study of Deep Neural Networks for Unsupervised Deep Learning
  8. Survey of Machine Learning Applications of Convolutional Neural Networks to Medical Image Analysis
  9. Breakdown of Machine Learning Algorithms
  10. Artificial Intelligence/Machine Learning in Nuclear Medicine
　...点击展开更多...　
求助 / 应助时间线

  • 请等待求助人确认

    已经有人上传了文献，该状态下其他人无法上传，请等待求助人确认该文件是否是他需要的。
    如果求助人在 48 小时内还未确认，系统默认应助成功，本求助将自动关闭。

  • 5小时前

    天天快乐 天天快乐 Lv3 上传了文件

    待审核 s43588-025-00783-z.pdf (2.35 MB)
    温馨提示：本文件中的下载单位、IP等隐私信息已被删除。如有遗漏，请 提交工单 反馈。

  • 5小时前

    科研通AI2.0 科研通AI2.0 机器人 未找到该文献，机器人已退出，请等待人工下载

    09:04:01 未找到该文献，机器人已退出，请等待人工下载
    09:03:57 科研通AI机器人（美国 洛杉矶）收到请求，开始寻找文献
    09:03:55 已向机器人发送请求

  • 5小时前

    HanhanZheng HanhanZheng Lv3 求助人 发起了本次求助

科研通是完全免费的文献互助平台，具备全网最快的应助速度，最高的求助完成率。 对每一个文献求助，科研通都将尽心尽力，给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
徐合川发布了新的文献求助60
刚刚
搞怪人雄发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
1秒前
yongchen_jxnu发布了新的文献求助10
1秒前
今晚我不走发布了新的文献求助200
1秒前
asdfg123发布了新的文献求助10
1秒前
LL完成签到，获得积分10
1秒前
乐邦詹士发布了新的文献求助10
2秒前
tangyuan完成签到，获得积分10
2秒前
2秒前
虚幻灵松完成签到，获得积分10
2秒前
彭于晏的应助被Literaturecome采纳，获得10
3秒前
3秒前
3秒前
lxl发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
阿凡提完成签到，获得积分20
3秒前
虚心的如曼完成签到 ，获得积分10
4秒前
thz发布了新的文献求助10
4秒前
大方元风发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
念念完成签到，获得积分10
4秒前
5秒前
5秒前
tangyuan发布了新的文献求助10
6秒前
呢n完成签到 ，获得积分10
6秒前
LL发布了新的文献求助10
6秒前
粥粥完成签到，获得积分0
7秒前
7秒前
迅速靖琪完成签到，获得积分10
7秒前
yae完成签到，获得积分0
7秒前
shenyu发布了新的文献求助10
8秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
清新的访旋完成签到，获得积分20
8秒前
Aurora完成签到，获得积分10
8秒前
8秒前
5165asd完成签到，获得积分10
9秒前
behemoth完成签到，获得积分10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要！！请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Cambridge History of China: Volume 4, Sui and T'ang China, 589–906 AD, Part Two 1000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1000
Russian Foreign Policy: Change and Continuity 800
Real World Research, 5th Edition 800
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 800
Superabsorbent Polymers 700
热门求助领域 （近24小时）
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号，转发送积分 5709779
求助须知：如何正确求助？哪些是违规求助？ 5196481
关于积分的说明 15258245
捐赠科研通 4862424
什么是DOI，文献DOI怎么找？ 2610141
邀请新用户注册赠送积分活动 1560472
关于科研通互助平台的介绍 1518157
Copyright © 2020-2026 AbleSci.COM, 科研通, All Right Reserved
科研通是非营利科研互助平台，不忘初心，为科研助力
本站互助的所有文件仅供个人学习研究用，禁止任何人把求助的所得文献进行盈利或传播
版权声明 关于本站 捐赠本站 提交工单 客服中心
皖ICP备2024041134号-1 皖公网安备34019202002308
科研通【文献互助QQ群】：如果您有特殊求助，或发布求助超过24小时未得到应助，可加群求助，群号：821889395【点击一键加群】
科研通【志愿服务QQ群】：如果您热爱文献互助，有热心愿意为更多人服务，请加入小伙伴群，点击申请加入
关注微信服务号
科研通