图5D中的结果显示，建筑该织物以弯曲到原长度的一半作为一个周期，弯曲1000次后仍可以保持相同的导电性和塞贝克系数。
05、师多失落成果启示综上所述，该研究提出了一种新的机器智能方法LocalTransform，它通过识别反应中心并应用数据驱动的一般反应规则来预测有机反应结果。年收（c）由A1原子负电荷引发的还原反应。
入汇而与之形成对比的化学家们则是通过识别反应中心和分析电子转移以及构型变化来预测反应产物。（c-g）在 80个反应中，从辉Localtransforme的5个不正确预测，从辉反应编号后显示了Ground-truthGRTs的受欢迎程度，显示了Localtransforme（蓝色）预测的反应中心、真实产物（橙色）以及预测的反应中心是否与真实反应中心相同（红色）。相关研究成果以Ageneralized-template-basedgraphneuralnetworkforaccurateorganicreactivityprediction为题发表在国际著名期刊NatureMachineIntelligence上。
04、建筑数据概览图1GRT的提取工艺及实例 ©2022SpringerNature（a）GRT提取的整个过程，反应中心首先是通过比较反应前后每个原子电子构型的变化来确定的。2、师多失落LocalTransform对于Top-K产品的预测精度相比之前基于图的方法有了显著的提升，师多失落Top-K准确率是用来计算预测结果中概率最大的前K个结果包含正确标签的占比。
与专业化学家相似的是，年收LocalTransform能够通过识别反应中心来预测反应结果，并根据局部化学环境变化然后通过全局注意机制的选择性来识别反应原子。
入汇图2 Localtransform的整体预测综合解决方案 ©2022SpringerNature（a）Localtransform模型的体系结构。与专业化学家相似的是，从辉LocalTransform能够通过识别反应中心来预测反应结果，并根据局部化学环境变化然后通过全局注意机制的选择性来识别反应原子。
图2 Localtransform的整体预测综合解决方案 ©2022SpringerNature（a）Localtransform模型的体系结构。2、建筑LocalTransform能够通过识别化学反应中心来预测反应结果，建筑并根据局部化学环境变化然后通过全局注意机制的选择性来识别反应原子，通过精准的构型预测分析，准确描述了测试反应中99.7%的实验结果。
现有实验研究虽然已经合成了诸多新分子，师多失落且人类在其应用领域的探索热情高涨，但这往往需要专业的化学家来准确预测化学反应的结果。02、年收成果掠影在此，年收韩国国际科学技术院化学与生物分子工程系YousungJung教授团队设计了一种广义反应模板（generalizedreactiontemplate,GRT），这是一种仅通过原子映射法描述反应前后原子构型局部变化，而没有特定原子类型或官能团信息的反应模板。
