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Machine-Learning Methods Enable Exhaustive Searches for Active Bimetallic Facets and Reveal Active Site Motifs for CO2 Reduction
相关领域
双金属片 活动站点 密度泛函理论 镓 催化作用 材料科学 电化学 金属间化合物 镍 化学 计算化学 物理化学 有机化学 合金 电极 冶金 复合材料
网址
https://doi.org/10.1021/acscatal.7b01648
AI链接 caltech.edu osti.gov osti.govdoi.org
DOI
10.1021/acscatal.7b01648 doi
其它 期刊：ACS Catalysis
作者：Zachary W. Ulissi; Michael T. Tang; Jianping Xiao; Xinyan Liu; Daniel A. Torelli; et al
出版日期：2017-07-27
求助人
杨德帅 在 2026-01-14 15:23:14 发布自江西，悬赏 10 积分
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