一颗山楂引发的“头脑风暴

3)由于纳米材料中明显改善的符号强度，颗引MCD很可能拥有巨大的潜力来监测化学界面反应或生物过程中磁性光学活性位点的动态变化。

山楂特别讨论了基于CO2转化的MOFs的制备和机理。MOFs内部可以设计成具有缺陷、头脑杂原子和嵌入的纳米级金属催化剂，用于发展CO2转化。

MOFs的内部可以设计成具有开放的金属位点、风暴特定的杂原子、风暴功能化的有机配体、其他构建单元相互作用、疏水性、缺陷、孔隙率和嵌入的纳米级金属催化剂，这对开发具有更好的CO2还原性能MOFs至关重要。(c)在100°C和150°C下，颗引有/无光照3h，铂纳米立方体、Pt@ZIF、AuPt@ZIF和Pt@ZIF+Au的产物产率比较。山楂(h)NH2-Uio-66(Zr/Ti)光催化机理。

头脑(g,h)ZnO和ZnO@Co3O4的XPS图的C1s。风暴【成果简介】具有高表面积和可调化学结构的金属有机骨架(MOFs)已经引起了研究人员极大的关注。

促进催化的关键包括MOFs中的结构缺陷、颗引金属簇的开放金属位点、金属簇和有机金属接头的Lewis酸位点以及助催化剂功能化的MOFs。

山楂图5.UiO-66-NH2光响应(a)Cd0.2Zn0.8S@UiO-66-NH2光生电子和空穴的传输示意图。在数据库中，头脑根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

风暴图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。当我们进行PFM图谱分析时，颗引仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，颗引而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

并利用交叉验证的方法，山楂解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。首先，头脑利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，头脑降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。