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在聚合物材料的研发过程中,研究者需合成大量具有不同信息的聚合物(例如分子量、分子量分布、化学组成)以开展筛选研究。然而聚合反应受多参数影响,对非专业人士而言,常需经历不断试错才能得到理想结果,不仅实验效率受限、成本高,而且对复杂体系而言,其分析难度大幅度提升。近年来,基于大数据的机器学习方法已经逐渐在化学领域彰显其在反应分析、路线优化上的巨大潜力。而如何在高分子合成中用好机器学习的优势,还有待开发...

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