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Machine Learning for developing and understanding novel, asymmetric 3d metal-catalyzed C–H activations

Machine Learning for developing and understanding novel, asymmetric 3d metal-catalyzed C–H activations
用于开发和理解新颖的不对称 3d 金属催化 CâH 激活的机器学习
批准号：
497259673
负责人：
Professor Dr. Lutz Ackermann
金额：
$0.0万
依托单位：
Institut für Organische und Biomolekulare Chemie
依托单位国家：
德国
项目类别：
Priority Programmes
财政年份：
--
资助国家：
德国
项目状态：
未结题
起止时间：
来源：
https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/497259673?language=en
关键词：
MachineLearningdevelopingunderstandingnovel

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项目成果

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The project employs methods of machine learning to identify novel catalysis concepts for asymmetric C-H activations with broadly available 3d-transition metals. Based on orienting studies we will thereby significantly improve the understanding of the corresponding mechanism.
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会议论文
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海外基金
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  • 批准号：
  • 项目类别：
    省市级项目
  • 资助金额：
    10.0万元
  • 批准年份：
    2022
  • 负责人：
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  • 依托单位：
    中山大学
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    --
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    30万元
  • 批准年份：
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  • 依托单位：
    中北大学