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基于AI的连续流反馈系统加速化学反应开发

本文首先回顾了流动化学中的自动反馈系统的一些案例和应用。 在文献中流动反馈系统被分为三类。Ⅰ:确定性“黑箱”优化系统,该系统不对反应系统进行建模,因此放大结果的作用有限。...尽管应用多种多样,但流动反馈系统主要集中在连续变量的优化上,即诸如时间、温度和浓度等可以从一个实验直接过渡到下一个实验的变量。这意味着没有考虑到对催化剂、催化剂配体或溶剂等离散变量筛选的自动流程优化。...在连续流中使用自动反馈系统为研究人员提供了一种有效描述反应的替代策略。...然而,如果反馈系统被设计为确定内在反应速率,例如在快速传热和传质以及微尺度流动系统中发现的低分散的条件下,黑盒优化的结果仍然有很大的实用价值。

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    反馈系统(feedbacksystem),告诉玩家距离实现目标还有多远。它通过点数、级别、得分、进度条等形式来反映。...反馈系统最基本也最简单的形式,就是让玩家认识到一个客观结果:“等……的时候,游戏就结束了。”对玩家而言,实时反馈是一种承诺:目标绝对是可以达到的,它给了人们继续玩下去的动力。...所有的游戏都有4个决定性特征:目标、规则、反馈系统和自愿参与。...目标指的是玩家努力达成的具体结果;规则为玩家如何实现目标做出限制;反馈系统告诉玩家距离实现目标还有多远;自愿参与则要求所有玩家都了解并愿意接受目标、规则和反馈。

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