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在催化领域，解读基本特征工程应满足几个要求：解读基本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，规则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，定打开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。位和蓝色虚线框表示该步骤是可选的。正确图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，新政现货高熵合金）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，解读基本再一次验证了GBR模型的出色性能。
本工作被收录在MaterialsReports:Energy期刊，规则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。
解决问题可以通过预测关键值、定打开模型的深入分析，甚至是对问题底层机制的理解。PDL1plus叠氮化物糖蛋白在细胞上逐步表达，位和并按照布尔逻辑成为多个输入。
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