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该研究表明催化剂活性受（111）表面上在反应条件下可变的PdAg模式的控制，钢国但选择性很大程度上取决于（100）表面上Pd的暴露量。更重要的是，际签它在不断探索无尽的设计空间的同时，不断寻找到更高效的候选分子。ultraHTE在1536孔微量滴定板上的性能导致了可用反应数据的疯狂增长，订氢这些数据被用于识别特定的底物催化剂对，以在新交叉偶联反应中获得最大效率。

参考文献：程示FabricationofHigh-QualityThinSolid-StateElectrolyteFilmsAssistedbyMachineLearning.ACSEnergyLett.,2021,DOI:10.1021/acsenergylett.1c00332.https://doi.org/10.1021/acsenergylett.1c00332.5、程示Nat.Commun.：机器学习助力开发有机半导体有机分子的多功能性为有机半导体（OSCs）的电子应用提供了丰富的设计空间。在Cu催化剂催化的CO2R中，范项Cu催化剂形态和表面结构的细微变化导致CO2R选择性的显著变化，范项可能是在催化剂制备中加入添加剂进行微调，而目前尚缺乏明确的结构-性能关系。

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