Kuangbiao Liao

Guangzhou Experimental Station

论文数

2

总引用数

58

H-Index

2

关于

暂无简介。

研究焦点

Computer science2 · 58 次引用
Artificial neural network1 · 45 次引用
Workflow1 · 45 次引用
Data mining1 · 45 次引用
Database1 · 45 次引用
Deep learning1 · 45 次引用
Graph1 · 45 次引用
Machine learning1 · 45 次引用
Theoretical computer science1 · 45 次引用
Throughput1 · 45 次引用
Artificial intelligence1 · 45 次引用
Power (physics)1 · 13 次引用

主要成就

2
H 指数
2
论文
58
总引用数
29
篇均引用
🏆 最高被引论文
A deep learning framework for accurate reaction prediction and its application on high-throughput experimentation data
45 次引用 · 2023
📈 最高产年份: 2023 (1 论文)
🤝 主要合作者: 14
🏛 所属机构: Guangzhou Experimental Station

代表论文

  1. 1
    A deep learning framework for accurate reaction prediction and its application on high-throughput experimentation data
    45 次引用 · 2023
  2. 2
    Artificial intelligence and automation to power the future of chemistry
    13 次引用 · 2024

主要合作者

BLBaiqing Li1 篇合著论文CZChan Zhu1 篇合著论文ZSZhigang Shuai1 篇合著论文HCHongming Chen1 篇合著论文XJXuefeng Jiang1 篇合著论文SJShan Jiang1 篇合著论文XHXinyue Hu1 篇合著论文JMJing Ma1 篇合著论文SLSanzhong Luo1 篇合著论文JJJun Jiang1 篇合著论文JLJie Lin1 篇合著论文LSLebin Su1 篇合著论文ZYZhunzhun Yu1 篇合著论文SSShimin Su1 篇合著论文

联系与链接

可合作
内容已生成 · 15 天前