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团队展示了钯（Pd）催化剂形态形成的这一具有挑战性的问题，电力目前缺乏一个机理。攻克相关成果以题为Accelerateddinuclearpalladiumcatalystidentificationthroughunsupervisedmachinelearning发表在了Science。

【成果简介】今日，互动在德国亚琛工业大学FranziskaSchoenebeck团队等人带领下，报告了一个仅使用5个实验数据点的无监督机器学习工作流程。然而，难题决定催化剂的核素（如单体与二聚体）、有利的氧化态以及催化剂的连接态常常几乎不被理解。【引言】均相金属催化剂的形态是反应性、新型系统协同信息效率和选择性的关键决定因素。

从348个配体的总空间中，电力该算法预测并通过实验验证了许多膦配体（包括以前从未合成的配体），电力它们在更常见的Pd(0)和Pd(II)物种上产生双核Pd(I)配合物。对于非贵金属物种（如Fe、攻克Co、攻克Cu或Ni催化剂)）来说，这种形态形成的挑战进一步加剧，对于这些非贵金属物种来说，除了氧化态和核态之外，细微的配体差异可能会影响其有利的自旋态。

它利用了通用参数数据库，互动并辅以特定问题的计算机数据采集和聚类。

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