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Machine learning-based high throughput screening for nitrogen fixation on boron-doped single atom catalysts

催化作用 吞吐量 固氮 兴奋剂 固定(群体遗传学) 氮原子 Atom(片上系统) 氮气 化学 材料科学 计算机科学 光电子学 并行计算 生物化学 基因 有机化学 操作系统 无线 群(周期表)
作者
Mohammad Zafari,Deepak Kumar,Muhammad Umer,Kwang S. Kim
出处
期刊:Journal of materials chemistry. A, Materials for energy and sustainability [The Royal Society of Chemistry]
卷期号:8 (10): 5209-5216 被引量:159
标识
DOI:10.1039/c9ta12608b
摘要

Machine learning (ML) methods would significantly reduce the computational burden of catalysts screening for nitrogen reduction reaction (NRR).
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