机译:四川大学的研究人员最近报告了新的网络研究结果(基于高通量计算和搜索替代预测的过渡金属双原子催化剂的氢进化 n 反应筛选......
Chengdu; People’s Republic of China; Asi a; Networks; Elements; Gases; Hydrogen; Inorganic Chemicals; Sichuan University;
机译:广州大学研究人员最近报告了新的机器学习研究结果(机器学习辅助的金属有机框架膜的高通量计算筛选,用于氢分离)
机译:基于石墨烯的双原子催化剂的数据驱动发现,用于析氢反应,并采用图神经网络和DFT计算
机译:过渡金属单原子催化剂的高通量筛选在Janus Mosse基底平面上锚定氢气进化反应
机译:通过电沉积氢进化反应制备的过渡金属基三元催化剂
机译:协同过渡金属双原子催化剂的高通量筛选,用于高效氮固定