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Ambient-condition hydrogen storage: Accelerating the development of high-capacity hydrides via a quantitative interpretable machine learning framework

电负性 氢化物 材料科学 氢气储存 开发(拓扑) 合金 人工智能 机器学习 金属 饱和(图论) 氢键 工作(物理) 算法 结合能 设计要素和原则 纳米技术 冶金 机械工程 重元素 液态氢
作者
Panpan Zhou,Haoran Shen,Ning Xu,Qianwen Zhou,Chengguo Yan,Xinying Li,Nuo Lei,Jinghua Jiang,Dan Song,Jiaguang Zheng,Yongjin Zou,Lixian Sun,Zhongkang Han,Xiulin Fan,Xuezhang Xiao,Lixin Chen
出处
期刊:Energy Storage Materials [Elsevier BV]
卷期号:84: 104789-104789 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.ensm.2025.104789
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