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作者
Austin H. Cheng,
Cher Tian Ser,
Marta Skreta,
Andrés Guzmán-Cordero,
Luca Thiede,
Andreas Burger,
Abdulrahman Aldossary,
Shi Xuan Leong,
Sergio Pablo‐García,
Felix Strieth‐Kalthoff,
Alán Aspuru‐Guzik
出处
期刊：
Faraday Discussions
[Royal Society of Chemistry]
日期：2024-09-13
卷期号：256: 10-60
被引量：7
链接
nih.gov
arxiv.org
arxiv.org
doi.org
标识
DOI：10.1039/d4fd00153b
摘要
We discuss how machine learning researchers view and approach problems in chemistry and provide our considerations for maximizing impact when researching machine learning for chemistry.
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