概述：

区域选择性是有机合成化学中的核心挑战之一，对合成效率与产物纯度具有决定性影响。为此，提供了一款专注于化学反应区域选择性预测的智能建模工具。该工具通过高质量反应数据的系统筛选与创新的数据增强策略，构建了能够综合考虑反应条件的机器学习模型，实现了对多种潜在反应位点的精准预测，助力化学反应研究与合成设计的智能化升级。

技术特点：
1.高质量数据筛选：系统整合并严格筛选文献中的实验数据，确保训练数据的准确性与代表性，为模型可靠性奠定基础。
2.创新数据增强策略：针对有机反应数据稀缺及文献通常仅报道主产物的局限，设计专属数据增强方法，有效扩充训练样本，提升模型对副反应与竞争路径的识别能力。
3.零代码智能集成：无缝接入AI Agent平台，用户无需编程即可完成建模与预测，操作简便，易于研发人员快速上手。

应用场景：
1.合成路线设计：快速构建反应选择性模型，精准预测活性位点，辅助研究人员高效设计最优合成路径。
2.反应条件优化：通过模型驱动筛选，识别高区域选择性的反应条件，缩短实验试错周期，提升研发效率。