年山图5 原位电化学拉曼和红外光谱研究：(a,b)不同电位下的原位拉曼光谱。

1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，东省但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。经过计算并验证发现，总林在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

议召图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，年山然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。东省标记表示凸多边形上的点。

总林这一理念受到了广泛的关注。2018年，议召在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

那么在保证模型质量的前提下，年山建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，年山目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

最后，东省将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。运用该概念锚定了在纳米晶PCN载体上的铜原子，总林定义了约4Å金属位点的接近度，并使其在反应过程中具有适应性配位。

研究表明，议召单原子催化剂（SACs）具有明确的活性位点，议召使其对有机合成具有潜在功能，但由于空间环境和电子量子态的限制，这些稳定在固体载体上的单核金属结构可能不是催化复杂分子转化的最佳选择，这也引发了关于单核金属位点是否为复杂分子转化提供最佳结构的争论。详细的结构和机理分析证实了金属中心的协同性，年山通过动态桥耦合机制能够有效地活化衬底，年山在生物相关药物生产和连续流转化中的进一步演示说明了GAC的广泛合成能力。

在广泛的交叉偶联反应（包括叠氮化物-炔烃环加成、东省碳-碳和碳-杂原子键形成）中的催化评估表明，东省与基于氮掺杂碳宿主的具有相似金属密度的传统SAC相比，GACs具有优异的性能。一、总林【导读】过渡金属催化的交叉偶联反应对于发展有机合成中的分子复杂性至关重要，通常利用均相有机金属配合物。