利用实验和计算数据开发用于多相催化的机器学习
计算材料学
2025-08-12 08:00
文章摘要
本文系统评述了机器学习在非均相催化领域的研究进展。背景方面，非均相催化的复杂性导致传统开发模式效率低下，而高通量技术和机器学习为催化剂设计提供了新机遇。研究目的旨在解决当前机器学习应用中的关键瓶颈，如计算模型简化与真实催化剂的差异、实验数据集小且成本高等问题。结论指出，未来应通过融合实验与计算数据、结合主动学习、提升模型可解释性等方法，加速催化剂设计并降低试错成本。
本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿，本站转载出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请作者速来电或来函联系。
推荐文献
Mental Healthcare Providers Understanding and Experiences of Palliative Care: A Qualitative Analysis.
DOI: 10.1177/08258597221134865
Pub Date : 2025-10-01
Date: 2022/10/20 0:00:00
Issue Publication Information
DOI: 10.1021/apv007i015_1968936
Pub Date : 2025-08-08
A life of adventures into the foundations of chemistry
DOI: 10.1038/s41570-025-00745-z
Pub Date : 2025-08-06
京公网安备 11010802042870号
