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为材料发现提供了广阔的前景，围挡这个巨大的设计空间也决定了高效的搜索策略。

其中，施工对反应数据的统计分析至关重要，例如机器学习，但可用于建立模型的反应数据却很少。济南家营文章信息：CatalyticMethylationofm-Xylene,Toluene,andBenzeneUsingCO2 andH2 overTiO2-SupportedReandZeoliteCatalysts:Machine-Learning-AssistedCatalystOptimization.ACSCatalysis,2021,DOI:10.1021/acscatal.0c05661.https://doi.org/10.1021/acscatal.0c05661.本文由CQR供稿。

除进行常规类型的催化剂研究以外，轨交作者还利用基于机器学习（ML）技术的数据来识别控制催化性能的重要输入变量，轨交从而优化用于甲基化反应的催化剂。总之，线裴该工作说明了如何通过结合超越原子物理原理来设计复杂材料的图形神经网络学习结构。

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