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作者以铜盐为原料，电网项利用电化学沉积法制备铜催化剂，并且加入不同的金属盐和有机分子作为添加剂。力发利召（c）根据RIT的结果设计新的分子添加剂。

图四、展规Sn掺杂和pH值对催化剂性能的影响（a）FE-HCOOH/FE-CO使用GBDTR作为Sn/Cu数据集的功能重要性。图六、划电搜寻添加剂的功能（a）FE-CO2RR、FE-H2和样品的XRD相位之间的关系。目中该催化剂发现过程凸显了ML通过从有限数量的实验数据中有效提取信息来加速材料开发的潜力。

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（b）基于实验测试—ML分析—预测和重新设计三个迭代循环的加速发现学习循环，电网项以指导寻找高性能的CO2RR催化剂。

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