催化剂提炼机器
机器学习指导催化剂设计，提高反应的产率 - 知乎
2022年5月27日 12 人 赞同了该文章. 编辑/绿萝. 准确识别催化活性的描述符对深入理解催化作用，以及为催化剂筛选奠定基础至关重要。. 然而，常用方法的可预测性和准确性低。.
机器学习指导催化剂设计，提高反应的产率 机器之心
2022年5月27日 近日，美国纽约州立大学石溪分校（SUNY SB）和布鲁克海文国家实验室（BNL）的化学家开发了一种新的机器学习 (ML) 框架，该框架可以锁定多步化学转化的
复旦大学、中国科学院团队综述，化学机器学习 ...
7 小时之前 首先介绍了流行的化学数据库，它为实践机器学习模型提供了基础。 其次，提出了一些广泛使用的二维 (2D) 和三维 (3D) 特征，这些特征将分子结构转换为机器学习模
厦大汪骋周达 JACS：利用机器学习发现和优化Cu催化剂 ...
2021年4月16日 【成果简介】 近日， 厦门大学汪骋教授和周达副教授（共同通讯作者）等人 报道了在制备用于电化学CO 还原（CO RR）的铜（Cu）催化剂过程中，利用ML发
化学“神技术”综述（七）：机械化学，绿色、简便 ...
现代机械化学正迅速扩展到化学和材料科学的众多领域，将重心从合金化和无机材料转向催化、自组装以及分子结构合成等。尽管机械化学为众多化学转化提供了一个更清洁有效的
综述：机器学习辅助X射线吸收光谱分析纳米催化剂的 ...
2023年9月8日 本文讨论了负载型纳米催化剂的结构和形貌对工业反应的重要性，以及研究活性部位局部环境的新方法。X射线吸收精细结构(XAFS)光谱是领先技术，但其系综平
