友爱高丁
哲学博士
多伦多大学计算机科学系
论文探索如何在机器学习和数据管理技术帮助下改善自驾驶实验室论文第一部分介绍两种方法,即OTOZER和routesScore,可在现有自驱动实验室实施OTOZER是一个软件框架,它使多实验室和多地点的设备无缝地协同工作,而WorpsScore工具量化合成路径成本,人机平台和自动化平台都可在那里协作。论文第二部分侧重于预测化学反应结果增加自驱动实验室可用化学空间,使其多功能化化学响应使用语言模型和名为SMILES的分子表示法预测
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