| 标题 |
 A combined ionic Lewis acid descriptor and machine-learning approach to prediction of efficient oxygen reduction electrodes for ceramic fuel cells 离子路易斯酸描述子和机器学习相结合的陶瓷燃料电池氧还原电极预测方法
相关领域
材料科学
极化（电化学）
氧气
陶瓷
阴极
钙钛矿（结构）
电极
表征（材料科学）
离子键合
路易斯酸
氧化物
化学工程
固体氧化物燃料电池
催化作用
纳米技术
化学
复合材料
离子
阳极
物理化学
冶金
生物化学
有机化学
工程类
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：Nature Energy 作者：Shuo Zhai; Heping Xie; Peng Cui; Daqin Guan; Jian Wang; et al 出版日期：2022-09-05 |
| 求助人 | |
| 下载 | 该求助完结已超 24 小时，文件已从服务器自动删除，无法下载。 |
|
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。
|
SYLH
请叫我风吹麦浪
zho
kingwill
pcr163
Leon
yar
个性的紫菜
浦肯野
眯眯眼的衬衫
期待未来的自己
36456657
杳鸢
Hungrylunch
子车茗
天真蓝
无名老大
Loooong
简单
cc
皖公网安备34019202002308
