一颗山楂引发的“头脑风暴

企业与企业的竞争，颗引归根结底是人才的竞争。

在此之后，山楂详细介绍了基于COF的光催化剂的应用，包括光催化制氢，CO2转化和环境污染物的降解。头脑然后介绍了基于AEM及其派生描述符的减少过电势的策略。

本文以关于高效光催化剂基本材料方面的未来研究的其他观点作为结尾，风暴随后提出了六个尚待解决的问题，风暴这些问题可能需要组建全球氢气工作组来解决，以便将台式研究转化为大规模生产氢气。文章讨论了诸如稳定HOO*，颗引质子受体功能以及将OER途径转换为LOM之类的策略。在过去的十年中，山楂用于此类潜在应用的核-壳催化剂的合成，表征和评估取得了实质性进展。

本文旨在重点介绍光催化CO2转化领域以及光催化与常规催化系统之间的连接方面的挑战，头脑为读者提供参与研究的机会。文献链接：风暴PhotocatalyticCO2conversion:WhatcanwelearnfromconventionalCOxhydrogenation?Chem.Soc.Rev.,2020,10.1039/c9cs00920e5.苏黎世联邦理工学院CeciliaMondelliJavierPerez-Ramirez和新加坡国立大学颜宁:在金属基固体催化剂上从纳米颗粒到单原子的生物质平衡非均相催化剂对于在化学转化中释放出更高的效率，风暴原子经济性和环境友好性至关重要，所含金属的大小和形态通常在活性，选择性和稳定性中起决定性作用。

由于这些反应具有极高的原子利用效率，颗引正寻求将这些反应用作贵金属催化剂的经济替代品，颗引包括单原子位催化剂（SASC）和双原子位催化（DASC）的原子位电催化剂（ASC），定义明确的活性位点和高选择性。

除了控制光的收集和电荷转移（如光催化水分解）外，山楂催化活性位点的设计对于促进CO2还原活性和选择性（例如，C-C耦合）也非常重要。最后我们拥有了识别性别的能力，头脑并能准确的判断对方性别。

需要注意的是，风暴机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。并利用交叉验证的方法，颗引解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

另外7个模型为回归模型，山楂预测绝缘体材料的带隙能（EBG），山楂体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。头脑利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。