Generality-Driven Optimization of Enantio- and Regioselective Mono-Reduction of 1,2-Dicarbonyls by High-Throughput Experimentation and Machine Learning

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标题	Generality-Driven Optimization of Enantio- and Regioselective Mono-Reduction of 1,2-Dicarbonyls by High-Throughput Experimentation and Machine Learning 相关领域工作流程计算机科学预处理器区域选择性人工智能故障排除机器学习基质（水族馆）概括性核磁共振波谱特征（语言学）直线（几何图形）催化作用组合化学化学理论（学习稳定性）底物特异性量子化学数据预处理立体中心二维核磁共振波谱定性分析主动学习（机器学习）范围（计算机科学）光谱学
网址	https://doi.org/10.1002/anie.202519425 AI链接 nih.govdoi.org
DOI	10.1002/anie.202519425 doi
其它	期刊：Angew Chem Int Ed Engl 作者：Seo T, Kim D, Ham S, Chung YK, Jeong I, Huh J, Kim H, Ryu DH 出版日期：2025-11-02
求助人	Aman 在 2026-10-07 10:59:44 发布自巴基斯坦，悬赏 10 积分
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