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Auto Machine Learning Assisted Preparation of Carboxylic Acid by TEMPO-Catalyzed Primary Alcohol Oxidation

Chinese Journal of Chemistry 2023年第2期41卷 143-150页

作者： Jia Qiu Yougen Xu Shimin Su Yadong Gao Peiyuan Yu Zhixiong Ruan Kuangbiao Liao Guangdong Laboratory Animals Monitoring Institute Guangdong Provincial Key Laboratory of Laboratory AnimalsGuangzhouGuangdong 510663China Guangzhou Municipal and Guangdong Provincial Key Laboratory of Molecular Target&Clinical Pharmacology the NMPA and State Key Laboratory of Respiratory DiseaseSchool of Pharmaceutical Sciences and the Fifth Affiliated HospitalGuangzhou Medical UniversityGuangzhouGuangdong 511436China Bioland Laboratory GuangzhouGuangdong 510005China Department of Chemistry Southern University of Science and TechnologyShenzhenGuangdong 518055China Guangzhou Laboratory GuangzhouGuangdong 510320China

Though alcohol oxidations were considered as well-established reactions,selecting productive conditions or predicting reaction yields for unseen alcohols remained as major challenges.Herein,an auto machine learning(ML)model for TEMPO-catalyzed oxida-tion of primary alcohols to the corresponding carboxylic acids is disclosed.A dataset of 3444 data,consisting of 282 primary alco-hols and 45 conditions,were generated using high-throughput experimentation(HTE).With the HTE data and 105 descriptors,a multi-label prediction was performed with AutoGluon(an open-source auto machine learning framework)and KNIME(an open-source data analytics platform).For the independent test of 240 reactions(a full matrix of 20 unseen alcohols and 12 condi-tions),AutoGluon with multi-label prediction for yield prediction(AGMP)gave excellent performance.For external test of 1308 re-actions(consisting of 84 alcohols and 45 conditions),AGMP still afforded good results with R2 as 0.767 and MAE as 4.9%.The model also revealed that the newly generated descriptor(Y/N,classification of the reaction reactivity)was the most relevant descriptor for yield prediction,offering a new perspective to integrate HTE and ML in organic synthesis.

关键词： TEMPO Oxidation Primary alcohols Carboxylic acids AutoGluon

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融合知识网络嵌入特征的潜在诉讼专利预警模型研究

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情报杂志 2024年

作者：方曦彭康刘云中国科学院大学公共政策与管理学院上海应用技术大学经济与管理学院

[研究目的]近年来专利诉讼案件频发,专利诉讼风险管理已成为企业技术研发、布局市场需要面对的一大挑战。建立潜在诉讼专利预警模型,能有效帮助创新主体尽早识别出引发诉讼的风险专利,采取应对措施以减少专利诉讼带来的经济损失。[研究... 详细信息

[研究目的]近年来专利诉讼案件频发,专利诉讼风险管理已成为企业技术研发、布局市场需要面对的一大挑战。建立潜在诉讼专利预警模型,能有效帮助创新主体尽早识别出引发诉讼的风险专利,采取应对措施以减少专利诉讼带来的经济损失。[研究方法]提取专利摘要的SAO结构建立技术领域内的知识网络,将目标专利摘要的SAO结构嵌入到先前专利构成的知识网络中计算出相关特征,与专利授权特征融合作为预测诉讼专利的特征集,利用AutoGluon机器学习框架完成对潜在诉讼专利的预测。[研究结论]围绕数字信息传输技术开展实证研究,结果表明模型在融合知识网络特征后的预测性能更佳,精准率达到了76.7%,且特征向量中心性中值、PageRank中值在预测潜在诉讼专利中发挥了重要作用,丰富了当前诉讼专利预测研究的方法体系。

关键词：动态知识网络专利诉讼专利预警 SAO结构 AutoGluon 机器学习数字信息传输

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基于信息质量视角的百度百科词条有用性评估研究

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情报杂志 2023年第4期42卷 195-202页

作者：费巍胡启彪侯景瑞苏州图书馆苏州215000 武汉大学信息管理学院武汉430000 拉夫堡大学计算机系拉夫堡LE113TU

[研究目的]百度百科在为广大用户提供丰富知识的同时,也面临词条质量良莠不齐、有用性难以保障的问题,通过开展百度百科词条有用性评估研究,有利于提升平台内容质量和用户使用体验。[研究方法]结合已有研究构建了较为全面的词条有用性... 详细信息

[研究目的]百度百科在为广大用户提供丰富知识的同时,也面临词条质量良莠不齐、有用性难以保障的问题,通过开展百度百科词条有用性评估研究,有利于提升平台内容质量和用户使用体验。[研究方法]结合已有研究构建了较为全面的词条有用性评价特征框架,通过对比多种词条有用性计算方法,确定了以用户使用反馈指标作为衡量词条有用性等级的方法,然后训练了自动化机器学习集成模型AutoGluon来评估和预测词条的有用性,最后使用多种评价指标对模型性能进行分析。[研究结论]实验结果表明,AutoGluon适用于百度百科词条的有用性评估,且能有效预测词条的有用性等级。该文所提的方法具备一定的可行性和先进性,能为百度百科平台提升词条审核效率和提高词条信息的有用性提供技术参考。

关键词：百度百科信息有用性信息质量有用性评估机器学习 AutoGluon

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基于自动机器学习的辽宁地区雷雨大风天气预测

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人工智能与机器人研究 2024年第1期13卷 90-97页

作者：宋红凯段勇赵婷婷沈阳工业大学信息科学与工程学院辽宁沈阳沈阳市先进计算与信创技术重点实验室辽宁沈阳

针对辽宁地区雷雨大风天气的不确定性和时空差异性的特点,本文提出了一种基于自动机器学习的雷雨大风天气预测方法。首先由历史再分析数据集和地面实况数据集构建了需要的雷雨大风数据集;其次对经过预处理后的数据进行特征工程;然后使... 详细信息

针对辽宁地区雷雨大风天气的不确定性和时空差异性的特点,本文提出了一种基于自动机器学习的雷雨大风天气预测方法。首先由历史再分析数据集和地面实况数据集构建了需要的雷雨大风数据集;其次对经过预处理后的数据进行特征工程;然后使用基于多层堆栈集成、重复k-折交叉装袋策略的AutoGluon自动机器学习方法建立雷雨大风预测模型。最后,通过实验结果表明,使用AutoGluon方法构建的最佳模型在多项评估指标中,命中率为96.72%,漏报率为0.46%,误报率为1.62%。

关键词：灾害天气自动机器学习雷雨大风预测 AutoGluon

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