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值得注意的是,行拜峡集尽管具有相似的电化学活性表面积,LixMoS2的催化活性却优于1TMoS2,这表明锂化过程为SRR引入了更多的活性位点。
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2018年,总裁在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。随后开发了回归模型来预测铜基、行拜峡集铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,行拜峡集同样取得了较好结果,利用AFLOW在线存储库中的材料数据,他们进一步提高了这些模型的准确性。
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