【成果简介】近日，普法捷克科学院有机化学和生物化学研究所PavelJungwirth教授团队研究表明，普法在水与碱金属反应时，可以通过大量的电子掺杂来制备金属水溶液

以沸石咪唑骨架(ZIF-8)衍生的氧还原催化剂为应用领域，签订除热解温度之外，签订绝大多数研究都没有将热解时间设置为变量，但机器学习建模的结果却表明其具有决定性。合成参数和吡啶氮物种含量与前一建模部分相同，合同活容将两个不同的吡啶物种含量（2/3at.%）作为分类标签构建了18个分类模型和9个回归模型。

该结果与前述的实验表征结果一致，易讨易即过量的吡啶类物质将位于负相关区域并且不利于催化活性。在去除掉重要性较低的特征后，薪更重新训练的36个模型的特征排序结果中吡啶氮物种的含量仍然保持在前三。以沸石咪唑骨架(ZIF-8)衍生的氧还原催化剂为例，普法大多数研究都着重于煅烧前ZIF-8前驱体的化学组分调控和其他表面工程以及热解温度在热力学上对活性位点种类带来的影响。

共计36个模型针对14个化学性质的特征排序结果于中，签订机器学习认为 Fe含量和BET表面积是两个最重要的特征，符合化学直觉。例如活性无关的测试参数，合同活容催化剂负载，在各种研究中经常有不同的报告。

此外针对14个与合成过程先关的参数，易讨易同样方法构建并分析另外 36个分类模型和 18个回归模型的结果表明，易讨易热解时间对吡啶氮物种含量的影响仅次于热解温度，而这在构成数据库的共计103篇相关工作中却几乎不被注意。

薪更初始负相关时间区段会随着温度的升高而变短可也许是因为用户低龄化的趋势，普法Musical.ly一度陷入儿童保护风波。

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