本报告介绍自由基逆合成预测工作：针对自由基单电子过程机理复杂、人工设计路线困难的问题，作者构建高质量自由基反应数据库RadicalDB，在此基础上采用基于BART的Chemformer进行三阶段训练（分子预训练、通用反应预训练、RadicalDB微调），得到自由基专用模型RadicalRetro。实验表明其在RadicalDB上Top-K准确率显著优于LocalRetro与Mol-Transfor

实现图片瀑布流展示应用，主要功能包括：1)使用RecyclerView和StaggeredGridLayoutManager实现两列瀑布流布局；2)通过Glide加载网络图片并支持缓存；3)集成SmartRefreshLayout实现下拉刷新和上拉加载；4)自定义ItemDecoration美化图片间距。技术特点包括：异步加载图片、主线程UI更新、完善的异常处理和日志输出。

摘要：浙江大学与中国人民大学团队在《Nature Communications》发表论文，提出基于化学知识引导的隐私保护逆合成学习框架CKIF。该研究解决了制药行业数据隐私与模型性能的矛盾，通过联邦学习实现多机构协同训练而不共享原始数据。创新性地引入化学知识加权策略（CKIW），利用分子指纹相似度智能聚合模型参数，在USPTO等数据集上超越传统方法（Top-10准确率提升0.9%）。实验表明CKI

摘要：浙江大学与中国人民大学团队在《Nature Communications》发表论文，提出基于化学知识引导的隐私保护逆合成学习框架CKIF。该研究解决了制药行业数据隐私与模型性能的矛盾，通过联邦学习实现多机构协同训练而不共享原始数据。创新性地引入化学知识加权策略（CKIW），利用分子指纹相似度智能聚合模型参数，在USPTO等数据集上超越传统方法（Top-10准确率提升0.9%）。实验表明CKI

本次课程内容包含Android UI原理。结果展示了一个完整的“帮助中心”界面设计：顶部有导航栏和语言切换功能，中间包含搜索栏和6个常用服务的网格布局，下方设置横向Tab导航栏，底部展示常见问题列表。整个界面采用清晰的层级结构，通过彩色图标、网格布局和滚动Tab等设计提升了美观性和用户体验，实现了功能性与易用性的平衡。