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图四、关信Pd/TiO2-600H和Pd/Al2O3的光热催化性能及XPS表征©2022SpringerNature（a-c）70℃暗场和60℃光照下（167 mW cm-2全波长、关信141 mW cm-2可见光以及127 mW cm-2光（λ 480 nm）），0.15 wt%Pd/TiO2-600H的乙炔转化率。黑龙（b）Pd/TiO2-600H的电子能量损失谱图（EELS）。DFT计算表明，江公家售光生电子从TiO2转移到相邻Pd原子上促进了乙炔的活化，从而有利于反应进行。
示第司相（d）Pd/TiO2-600H-O300的电子能量损失谱图（EELS）。三、关信【核心创新点】1、关信通过控制SMSI发生条件，选择性地包裹催化剂中纳米粒子而只暴露单原子，成功构筑了Pd1/TiO2SACs，使产物乙烯以较弱的π键吸附在单原子活性中心上，显著提高了乙炔半加氢反应选择性。
四、黑龙【数据概览】图一、Pd/TiO2系列催化剂的结构表征©2022SpringerNature（a-d）Pd/TiO2、Pd/TiO2-200H、Pd/TiO2-600H和Pd/TiO2-600H-O300的AC-HAADF-STEM图像。
这项工作对开发高效、江公家售稳定的PdSACs用于乙炔半加氢反应具有指导性意义。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：示第司相原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
2018年，关信在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。因此，黑龙复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
此外，江公家售作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，江公家售结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。示第司相这就是最后的结果分析过程。