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迭代式机器学习工作流助力锂-碳气电池高效催化剂研发
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1. 迭代式机器学习工作流助力锂-碳气电池高效催化剂研发 期刊：《化学学报》，2025 内容简介：针对锂-CO₂电池正极催化剂研发周期长、实验试错成本高的问题，构建迭代式机器学习筛选框架，收集过渡金属基催化剂实验数据，结合XGBoost、随机森林等算法训练预测模型，实现催化剂充放电过电位精准预测，快速筛选出高活性氮掺杂双金属化合物，有效提升锂-CO₂电池循环稳定性与能量效率，为锂-气体电池催化剂快速开发提供全新数据驱动思路。 |
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(2025-6-4)
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