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厦门大学孔祥建团队：机器学习驱动的稀土-过渡金属团簇探索合成取得新进展

化学谷 2025-09-19 08:42
文章摘要
背景：稀土多面体团簇因其独特几何形状和潜在功能备受关注，但精准构筑面临挑战。研究目的：利用尿素缓释机制和机器学习方法，实现三壳层嵌套结构Gd52Ni36团簇的可控合成。结论：成功开发出尿素控制碳酸盐释放的新策略，结合高通量平台与机器学习优化780种反应条件，揭示了合成关键参数，为复杂金属簇合成提供新思路。
厦门大学孔祥建团队：机器学习驱动的稀土-过渡金属团簇探索合成取得新进展
查看文献： Machine Learning Guided Assembly of a Nested Gd20@Gd32 @Ni36 Cluster via Urea Controlled Carbonate Release
查看期刊： Angewandte Chemie International Edition
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