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野外分子性质预测的两阶段预训练
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出MoleVers模型，旨在解决深度学习在有限数据条件下预测分子性质的问题。通过无标记数据学习分子表示，MoleVers在22个数据集上表现出色，展现了广泛的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出MoleVers模型，旨在解决深度学习在有限数据条件下预测分子性质的问题。
- MoleVers模型采用两阶段预训练策略，通过无标记数据学习分子表示。
- 使用廉价计算方法获得辅助标签，实现有效的监督学习。
- 实验结果显示，MoleVers在22个不同的分子数据集上表现出色。
- MoleVers证明了其在真实世界条件下的有效性和广泛应用潜力。
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