待确认
  • 文献求助详情
标题
High-throughput screening and an interpretable machine learning model of single-atom hydrogen evolution catalysts with an asymmetric coordination environment constructed from heteroatom-doped graphdiyne
杂原子掺杂石墨二炔不对称配位环境单原子析氢催化剂的高通量筛选和可解释机器学习模型
相关领域
杂原子 吞吐量 催化作用 钥匙(锁) 兴奋剂 Atom(片上系统) 材料科学 组合化学 纳米技术 计算机科学 化学 光电子学 有机化学 电信 无线 嵌入式系统 计算机安全 戒指(化学)
网址
DOI
10.1039/d4ta08095e doi
其它 期刊:Journal of Materials Chemistry A
作者:Ying Zhao; Shuaishuai Gao; Penghui Ren; Lishuang Ma; Xuebo Chen
出版日期:2025-01-01
求助人
xxx 在 2025-02-06 17:42:08 发布自湖南,悬赏 30 积分
下载
 
温馨提示:该文献已被科研通 学术中心 收录,前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库,收集文献的基本信息(如标题、摘要、期刊、作者、被引量等),不提供下载功能。如需下载文献全文,请通过文献求助获取。
求助 / 应助时间线
  • 请等待求助人确认

    已经有人上传了文献,该状态下其他人无法上传,请等待求助人确认该文件是否是他需要的。
    如果求助人在 48 小时内还未确认,系统默认应助成功,本求助将自动关闭。

  • 1小时前

    嗯哼 嗯哼 Lv1214 上传了文件

    待审核 d4ta08095e.pdf (1.23 MB)
  • 2小时前

    科研通AI2.0 科研通AI2.0 机器人 未找到该文献,机器人已退出,请等待人工下载

    17:42:09 未找到该文献,机器人已退出,请等待人工下载
    17:42:08 科研通AI机器人(上海)收到请求,开始寻找文献
    17:42:08 已向机器人发送请求
  • 2小时前

    xxx xxx 求助人 Lv11 发起了本次求助


祝大家在新的一年里科研腾飞
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
zhenjl发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
香蕉觅云应助Aline采纳,获得10
3秒前
GYPP发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
4秒前
赘婿应助陈新华采纳,获得10
4秒前
7秒前
8秒前
Sarahminn发布了新的文献求助10
9秒前
胡强发布了新的文献求助10
9秒前
11秒前
苏苏完成签到,获得积分10
11秒前
CodeCraft应助呆呆采纳,获得10
12秒前
温暖发布了新的文献求助10
13秒前
15秒前
15秒前
英姑应助菜菜的黄采纳,获得10
19秒前
20秒前
Aurora发布了新的文献求助10
21秒前
EnoshH完成签到,获得积分10
21秒前
陈新华发布了新的文献求助10
22秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
嘉心糖应助科研通管家采纳,获得30
22秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
今后应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
小二郎应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
fjhsg25发布了新的文献求助10
24秒前
GYPP发布了新的文献求助10
25秒前
Sarahminn完成签到,获得积分10
25秒前
iNk应助leo采纳,获得10
25秒前
26秒前
30秒前
30秒前
胡强完成签到,获得积分10
31秒前
31秒前
乐易发布了新的文献求助10
32秒前
33秒前
科研通AI2S应助GYPP采纳,获得10
33秒前
高分求助中
Востребованный временем 2500
The Three Stars Each: The Astrolabes and Related Texts 1500
Les Mantodea de Guyane 1000
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 950
Field Guide to Insects of South Africa 660
Product Class 33: N-Arylhydroxylamines 300
Machine Learning in Chemistry 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3387570
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3000244
关于积分的说明 8790173
捐赠科研通 2686176
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1471493
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 680352
邀请新用户注册赠送积分活动 673072