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要点:零碳本文使用识别性的计算成本低廉的SISSO模型对SAACs进行高通量筛选,以找到加氢反应的最佳候选者。
本文的研究证明了数据分析在催化设计中避免偏差的重要性,通过推动并提供了为各种应用寻找最佳SAACs的配方。另一方面,向需本文已经发现了几种材料,它们被预测为比目前报道的材料更好的SAACs。
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本文的研究证明了数据分析在催化设计中避免偏差的重要性,电气并提供了为各种应用寻找最佳SAACs的配方。实现该模型正确地评估了实验测试的SAACs性能。