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数字在已合成沸石的数据上训练的元学习模型能够推广到其他类型的NPM。邢台行动输入中没有结构或能量特性也使我们能够将相同或微调的模型应用于具有不同结构和化学性质的NPM。
本文的方法和结果为储氢材料的设计提供了新的指导方针，加快建设并提供了将机器学习纳入高通量材料发现的新途径。尽管该模型仅在IZA数据库中的全硅沸石上进行训练，数字但它可以准确预测假设沸石和HCP中的氢吸附，并且可以很容易地针对具有较大孔的MOF进行调整。研究表明，邢台行动吸附储氢能够解决以上问题，且已经探索了多种类型的纳米多孔材料（NPMs），包括沸石、碳基材料和金属有机框架（MOFs）。
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最后，邢台行动本文证明了通过模拟和元学习对阳离子交换沸石给出的预测最佳温度和储氢容量与实验结果非常吻合。
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