国网四川2018年新增第一次物资招标采购项目中标公告

  

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在催化领域,物资特征工程应满足几个要求:物资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。在构建机器学习模型时,采购特征工程是最重要的步骤,因为它很大程度上决定了模型的最终表现。随后,项目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。

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国网公告蓝色虚线框表示该步骤是可选的。年新图6.(a)DFT计算值与GBR模型预测值的散点对比图。

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DMCP软件包可以预测复杂系统(如双原子催化剂,增第招标中标高熵合金)的催化性能,并通过适当的算法选择和数据特征揭示确定其潜在催化活性的内在描述符。

图6(a)表明GBR模型的预测结果与DFT计算得到的实际值非常接近,物资再一次验证了GBR模型的出色性能。DOI:10.1016/j.chempr.2019.06.003图7 SH-CaO2 NPs功能模式示意图AM:采购ATP响应智能水凝胶释放免疫佐剂,采购与重复的化学疗法或放疗同步,以增强抗肿瘤免疫力某些化疗药物和形式的电离辐射可诱发免疫原性细胞死亡(ICD)。

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相关研究以ATP-ResponsiveSmartHydrogelReleasingImmune AdjuvantSynchronizedwithRepeatedChemotherapyor RadiotherapytoBoostAntitumorImmunity为题目,年新发表在AM上。相关研究以Aptamer-BasedLogicComputingReactiononLivingCellstoEnable Non-AntibodyImmuneCheckpointBlockadeTherapy为题目,增第招标中标发表在JACS上。

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