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经过三次反复的实验测试、学奇ML分析、预测和重新设计，确定了锡（Sn）盐是获得CO和HCOOH的重要添加剂，脂肪醇是促进C2+生成的重要添加剂。此外，观古感受借助于机器学习（ML）技术和摩擦电纺织到动力物联网（气体校准的温度和湿度），观古感受该H2传感器具有良好的力学性能（例如灵活性和可折叠性），适用于可穿戴领域。
该方法以电荷注入和迁移率描述符为基础，技h技馆对OSC候选分子的适用性进行了评估，然后连续查询预测质量的第一性原理计算，以建立细化的替代模型。此外，游科作者开发了实现工作流程的软件，并且开始了反应空间的映射，相信未来有一个系统化学方法来研究转化、反应条件、结构、性质和功能。
经过三次反复的实验测试、好奇ML分析、预测和重新设计，确定了锡（Sn）盐是获得CO和HCOOH的重要添加剂，脂肪醇是促进C2+生成的重要添加剂。为材料发现提供了广阔的前景，电代科这个巨大的设计空间也决定了高效的搜索策略。