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在催化领域，新乡特征工程应满足几个要求：新乡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，氢能期规氢储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，产业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。发展蓝色虚线框表示该步骤是可选的。中长图6.(a)DFT计算值与GBR模型预测值的散点对比图。
DMCP软件包可以预测复杂系统（如双原子催化剂，年底能建高熵合金）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，设规再一次验证了GBR模型的出色性能。
本工作被收录在MaterialsReports:Energy期刊，模达作为能源材料中的机器学习与人工智能专刊的封面文章发表。
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