文章信息：行业衔电InSitu SurfaceStructuresofPdAgCatalystandTheirInfluenceonAcetyleneSemihydrogenationRevealedbyMachineLearningandExperiment.J.Am.Chem.Soc., 2021,DOI:10.1021/jacs.1c02471.https://doi.org/10.1021/jacs.1c02471.2、行业衔电J.Am.Chem.Soc.：机器学习发现和优化Cu催化剂添加剂，助力高效CO2还原如今机器学习（ML）已与硅化学材料筛选中的量子化学计算结合在一起，但是使用ML分析实验数据来发现新催化剂的实例仍然很有限。

作者采用主成分分析、透视特高K-均值聚类和支持向量机三种算法，对生产条件与薄膜性能之间的相互依赖关系进行了分析。本内容为作者独立观点，压领不代表材料人网立场。

网投通过WebofScience（SCI）检索机器学习（ML）研究方向的发文情况。反应在惰性气氛中以0.1M的反应物浓度进行，行业衔电使得甚至可以使用具有挑战性的过渡金属催化反应。优化的AML方法显著优于传统的计算漏斗，透视特高可以快速识别出已知和迄今未知的具有优越电荷传导特性的OSC候选分子。

AML方法在截断的测试空间中进行了优化，压领通过将其可视化为化学空间网络来提供深入的方法学见解。对比使用常规方法优化的催化剂，网投通过ML优化，制备得具有1.8wt％Re负载量的改良Re/TiO2催化剂，对使用CO2/H2的苯甲基化反应表现出最好的催化活性。

其中，行业衔电用于CO2R的Cu催化剂可得到包括C1（CO、HCOOH、CH4、CH3OH）和C2+（C2H4、C2H6、C2H5OH、C3H7OH）等一系列产物。

基于此，透视特高厦门大学汪骋教授和周达教授（共同通讯作者）等人报道了在制备用于电化学CO2还原（CO2R）的铜（Cu）催化剂过程中，透视特高利用ML发现和优化添加剂的过程。此举表现出华珀强烈的社会责任和使命担当，压领以身作则，树立行业标杆。

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