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团队展示了钯(Pd)催化剂形态形成的这一具有挑战性的问题,变电站目前缺乏一个机理。花园相关成果以题为Accelerateddinuclearpalladiumcatalystidentificationthroughunsupervisedmachinelearning发表在了Science。
【成果简介】今日,广场在德国亚琛工业大学FranziskaSchoenebeck团队等人带领下,报告了一个仅使用5个实验数据点的无监督机器学习工作流程。然而,雄安决定催化剂的核素(如单体与二聚体)、有利的氧化态以及催化剂的连接态常常几乎不被理解。【引言】均相金属催化剂的形态是反应性、变电站效率和选择性的关键决定因素。
从348个配体的总空间中,花园该算法预测并通过实验验证了许多膦配体(包括以前从未合成的配体),花园它们在更常见的Pd(0)和Pd(II)物种上产生双核Pd(I)配合物。对于非贵金属物种(如Fe、广场Co、广场Cu或Ni催化剂))来说,这种形态形成的挑战进一步加剧,对于这些非贵金属物种来说,除了氧化态和核态之外,细微的配体差异可能会影响其有利的自旋态。
它利用了通用参数数据库,雄安并辅以特定问题的计算机数据采集和聚类。
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