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此外，替代作者开发了实现工作流程的软件，并且开始了反应空间的映射，相信未来有一个系统化学方法来研究转化、反应条件、结构、性质和功能。经过三次反复的实验测试、输变施升ML分析、预测和重新设计，确定了锡（Sn）盐是获得CO和HCOOH的重要添加剂，脂肪醇是促进C2+生成的重要添加剂。
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其中，建设级改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。电网电设文章信息：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，侧新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，侧新从而优化用于甲基化反应的催化剂。总之，型储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。
ultraHTE的第一次迭代集中于二甲亚砜（DMSO）作为一种高沸点溶剂的使用，缓或它与最常用于耗材孔板的塑料兼容，缓或产生了均相反应混合物，非常适合用于纳米剂量的液体处理机器人。在实验条件下，替代Cu2O立方体被还原为金属Cu，对C2+产物具有高选择性，与文献报道的氧化物衍生铜（OD-Cu）的性能一致。
