综述
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 Aslaug Persson
Lawrence Berkeley National Laboratory University of Houston University of California, Berkeley Molecular Foundry
来源Nature Computational Science
年份2023
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摘要与影响
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逐年被引趋势
51260
23
24
5125
26
关键指标
142
被引次数 · OpenAlex
2.20
领域内被引倍数
同类平均 = 1
同类平均 = 1
前 10%
引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型
同领域 · 同年份 · 同类型
145
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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依据：文献信息
论文问答
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学术脉络
学科主题
材料 / 化学Machine Learning in Materials Science
Model Reduction and Neural Networks · Gene Regulatory Network Analysis
参考文献 145
Spectral neighbor analysis method for automated generation of quantum-accurate interatomic potentials
被引 1,168Aidan P. Thompson, Laura Painton Swiler, Christian Robert Trott · Journal of Computational Physics · 2014
Modelling of solvent effects on the Diels–Alder reaction
被引 113Carlos Cativiela, José Ignacio García, Jose Antonio 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 142
Surface restructuring and predictive design of heterogeneous catalysts
被引 208Franklin Feng Tao, Miquel Salmerón · Science · 2024
A framework to evaluate machine learning crystal stability predictions
被引 149Janosh Riebesell, Rhys E. A. Goodall, Philipp Benner · Nature Machine Intelligence · 2025
Machine Learning Potentials for Heterogeneous Catalysis
被引 103Amir Omranpour, Jan Elsner, K. Nikolas Lausch · ACS Catalysis · 2025
按被引量排序，此处列出前 3 条