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然而，星学在实践中，很少提出精确的解决方案。其中，职场职业化学知识是多方面的，职场职业在分析化学结构的特定性质时，有必要考虑各种尺度，比如特定的片段、键以及原子，并且这些局部属性能够为结构的全局属性和功能提供重要见解。

图4原子电荷、力充振动谱、力充偶极子和四极子的机器学习预测©2022SpringerNature（a）使用测试集（ANI-1x）训练以重现各种电荷分配方案的部分原子电荷时，分层相互作用粒子神经网络（HIP-NN）电荷预测的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）。图5自旋极化电荷和总电子密度的机器学习预测©2022SpringerNature（a）一系列取代的硫代醛中硫原子上的原子电荷，电平正如在ANI-1x数据集上训练的分子中原子网络（AIMNet）所预测的那样，电平该网络由氟、硫和氯原子的分子增强。（e）在训练集中具有不同键拓扑的聚类，北极用于拟合密度泛函紧密结合（DFTB）框架中的键特异性排斥势。

星学图7通过机器学习实现的大规模分子模拟©2022SpringerNature（a）密度泛函理论（DFT）与机器学习（ML）的比例比较。职场职业（c）ACA模型的训练和扩展性集中按大小分布的分子。

例如，力充最新版本的ORCA5.0引入了ML优化的DFT集成网格。

此外，电平作者还强调了学习的分子表示类似于量子力学类似物，证明了模型捕获基础物理学的能力，以及讨论了ML模型如何描述非局部量子效应。对于载体级AAMs(见图6上左)，北极性能优化策略和材料设计建议包括:(1)优化气凝胶载体的多孔结构，北极以提高体积比活性和传质动力学;(2)提高气凝胶载体上金属单原子的活性位密度，增强超高密度协同催化效应;(3)设计特定形状的块体气凝胶材料，开发与反应器相匹配的单原子气凝胶产品。

Pt1/CuSx原子气凝胶粉末材料在酸性电解质中也表现出优异的ORR电催化性能(还原O2为H2O2的选择性高达92%)，星学其中高共价Pt-S键在实现高密度单Pt位点和提高H2O2电合成效率方面发挥了关键作用。职场职业 空心碳纳米笼+单原子催化剂铂(Pt)是目前最高效的ORR电催化剂。

总之，力充空心碳纳米笼【1】、多孔碳基气凝胶【4】可以作为高性能ORR电催化剂的有潜力的载体材料。基于此，电平Yu和Xiao最近通过整合实验和理论方法（见图3 G-K），电平研究并揭示了孤立Fe-N4 SACs的ORR活性（0.1MKOH电解质）在亚纳米级不同位置间距离下增强的根源。