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因此，国有改革通常将以三个类别来建立不同化学系统的输入特征，如图3所示。过去几十年中，企业研究者们已经开发了许多基于DFT的量子化学模拟程序并应用，例如VASP、CASTEP、QE等。

近日，增量中的资本相关论文以题为ADensity-functional-theory-basedandMachine-learning-acceleratedHybridMethodforIntricateSystemCatalysis发表于MaterialsReports:Energy。此外，配电在催化领域，机器学习过程经常使用特定的物理或化学特性，例如极限电位、吸附能、选择性、d带中心等。在催化领域，热评特征工程应满足几个要求：热评特征应该能够独立地描述系统的部分电子结构或原子结构，也应该有效描述活性位点周围的化学配位环境，同时应该可以通过很少的DFT计算或直接从可用的数据库查询中获得，此外它们应该在物理上直观以保证模型的鲁棒性。

随后，国有改革以双原子过渡金属酞菁（Pc）催化剂为例，文章介绍了我们的新型DFT-ML方法具体应用。企业图2.基于DFT和ML加速方法在复杂系统中催化应用的示意图。

随后简要概述了最流行的几种机器学习算法类型，增量中的资本并讨论了它们对不同目标的适用性，如图1所示。

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