研究论文
Chemical reaction networks and opportunities for machine learning
Mingjian Wen, Evan Walter Clark Spotte‐Smith, Samuel M. Blau, Matthew J. McDermott, Aditi S. Krishnapriyan, Kristin A. Persson
Lawrence Berkeley National Laboratory University of Houston University of California, Berkeley
来源Nature Computational Science
年份2023
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逐年被引趋势
52260
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5225
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关键指标
147
被引次数 · OpenAlex
10.99
领域内被引倍数
同类平均 = 1
同类平均 = 1
前 0.6%
引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型
同领域 · 同年份 · 同类型
150
参考文献
Google Scholar 与 OpenAlex 的被引统计范围不同，数值存在差异属正常。
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学术脉络
学科主题
材料 / 化学Machine Learning in Materials Science
Computational Drug Discovery Methods · Innovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
参考文献 150
Spectral neighbor analysis method for automated generation of quantum-accurate interatomic potentials
被引 1,163Aidan P. Thompson, Laura Swiler, Christian Robert Trott · Journal of Computational Physics · 2014
Modelling of solvent effects on the Diels–Alder reaction
被引 113Carlos Cativiela, José I. Garcı́a, José A. Mayoral · Chemical Society Reviews · 1996
The 'wired' universe of organic chemistry
被引 176Bartosz A. Grzybowski, Kyle J. M. Bishop, Bartłomiej Kowalczyk · Nature Chemistry · 2009
此处列出前 3 条
引用本文 147
Surface restructuring and predictive design of heterogeneous catalysts
被引 201Franklin Tao, Miquel Salmerón · Science · 2024
A framework to evaluate machine learning crystal stability predictions
被引 139Janosh Riebesell, Rhys E. A. Goodall, Philipp Benner · Nature Machine Intelligence · 2025
Machine Learning Potentials for Heterogeneous Catalysis
被引 95Amir Omranpour, Jan Elsner, K. Nikolas Lausch · ACS Catalysis · 2025
按被引量排序，此处列出前 3 条