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本工作基于过去以closo-[B12H12]2−十二硼烷为结构基元的MOF气体分离材料的相关研究，物联网各针对其中的十二硼烷衍生物进行了系统研究，物联网各通过理论计算筛选出能够高效分离CO2的官能团。在该工作中，行业提出了一种多尺度加权谱子图，行业作为团簇的有效低维表示，并构建了一个基于多尺度加权谱子图的机器学习模型来发现Li簇中的结构-能量关系。
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材料催化能力的核心在于水的氢键网络参与了相邻Ni3位点之间的质子转移，盘点从而建立了一条动力学上可行的路径来规避电化学步骤中的热力学损失。文章探讨了图结构和拓扑描述符作为描述材料的结构特征的基本数学概念，展望以及对材料基本属性进行相应编码的方法。
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