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另外机器学习还能够开发预测催化剂性能的模型，南最最常见的例子就是是金属的d带中心的预测。因此，鲜明借助DFT理论计算的高精准度和便利性，鲜明进一步利用机器学习和优化的算法策略去预测出新材料的结构和性能和调控催化剂的设计方向能够节约大量实验时间与成本。

一般来说，平安机器学习可以分为监督学习和非监督学习。通过建立的氧化还原量化模型，南最针对各种潜在的电荷转移反应来表征不同电化学情况下的电子交换（Exchange）/转移（Transfer）能力（ExT）进行了详细描述。鲜明本文第一作者：孙明子。

3.对借助机器学习针对复杂原子催化剂体系的筛选进行了展望，平安为未来的原子催化剂发展提供了有利参考。南最机器学习机器学习即用机器去学习以前的经验。

鲜明通讯单位：香港理工大学。

石墨炔-单原子催化剂由于在电化学催化方面的高效性能，平安碳基负载的过渡金属原子催化剂做为一种独特的电催化体系已经在不同催化反应领域体现出了巨大的应用潜力。【成果简介】近日，南最武汉大学的张先正教授（通讯作者）课题组报道了一种由Mn(III)和卟啉（TCPP）通过一锅法设计合成的Mn(III)封印的金属有机骨架（MOFs）纳米系统。

鲜明（G）通过CLSM检测细胞ROS产生。平安（D）静脉注射材料的荧光成像和给药36h后组织荧光。

例如常用的PS通常具有水溶性差、南最合成修饰复杂、有效载荷低、易聚集等缺点，且对肿瘤的靶向和积累能力较差。鲜明（F）MOFs荧光随GSH浓度变化。