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机器学习辅助催化剂设计,天大团队开发通用且可解释的描述符

天津大学团队开发了ARSC模型,用于预测电催化反应的活性和选择性。该模型通过解耦原子属性和反应效应,减少计算需求,并验证了Co-Co/Ir-Qv3为最佳催化剂。这项研究为智能催化剂设计提供了新方法,发表在《Nature Communications》上。

机器学习辅助催化剂设计,天大团队开发通用且可解释的描述符

机器之心
机器之心 · 2024-09-26T06:36:33Z
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