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无序固溶体合金具有丰富的催化位点,因此可以被用于催化多种重要的化学反应。然而,也正是由于其多位点的特性,给此类催化剂活性位点的局部结构解析和总体活性的理论预测带来巨大的挑战。具体表现在,模拟时采用随机位点策略,数据量庞大,需要消耗大量的计算资源,且难以直接分析结果。使用机器学习辅助密度泛函理论计算的策略已被证实可以大幅提高计算效率,同时多种统计方法也在部分合金催化体系中被证明是分析大量数据的有力工...
在聚合物材料的研发过程中,研究者需合成大量具有不同信息的聚合物(例如分子量、分子量分布、化学组成)以开展筛选研究。然而聚合反应受多参数影响,对非专业人士而言,常需经历不断试错才能得到理想结果,不仅实验效率受限、成本高,而且对复杂体系而言,其分析难度大幅度提升。近年来,基于大数据的机器学习方法已经逐渐在化学领域彰显其在反应分析、路线优化上的巨大潜力。而如何在高分子合成中用好机器学习的优势,还有待开发...

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