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济南开元隧道南洞展露新颜

2025-07-06 18:31:53科技新貌 作者:admin
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该项研究成果以Encodingtheatomicstructureformachinelearninginmaterialsscience为题,济南发表在WIREsComput.Mol.Sci.上。

通过数学图论中的图同构比对方法,开元成功从已知晶体结构数据库中挖掘出潜在的二维、一维和零维材料,并对其进行拓扑结构分类。隧道DOI:10.1021/acs.jpclett.2c03706。

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如何建立一个系统的材料筛选流程并快速搜索出潜在的保护层材料,南洞仍是一个亟需解决的问题。该项研究成果以ThiotetrelatesLi2ZnXS4(X=Si,Ge,andSn)asPotentialLi-IonSolid-StateElectrolytes为题,展露发表在ACSAppl.Mater.Interfaces上。目前新型的气体分离技术已经吸引了广泛的研究兴趣,新颜该方法涉及使用多孔材料来选择性吸附特定气体。

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NatureCommunications:济南基于氢键的钙钛矿铁电材料矫顽力调控机理针对现有无金属钙钛矿铁电材料矫顽力较小的问题,济南本工作提出了一种基于氢键作用的矫顽力调控策略,可以使其矫顽力从~10kV/cm量级提升至~100kV/cm。开元该项研究成果以AlgebraicGraph-BasedMachineLearningModelforLi-ClusterPrediction为题发表在J.Phys.Chem.A上。

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隧道ACSAppliedMaterialsInterfaces:Li2ZnXS4型锂离子电池固态电解质材料本工作针对Li2ZnXS4(X=Si,Ge,andSn)材料深入研究了其作为锂离子电池固态电解质材料的潜力。

JournalofPhysicalChemistryA:南洞基于代数图的机器学习模型预测Li金属团簇结构在团簇的研究中,南洞势能面上大量的局部极小值会影响到中等大小簇的基态结构确定。3.在当贝投影X5上打开【当贝市场】(安装教程),展露下载【当贝投屏】

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