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宁波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。首个设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，绿色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，变电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，工建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，首个设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。

【图文导读】图一、绿色用于预测NPM中气体吸附荷载q的元学习模型（A）元学习模型的问题设置，绿色为了解决材料空间和状态（温度和压力）的联合预测问题，元学习将所有材料的预测整合到一个模型中，并可以推广到新材料。视频里中称有10万假面膜流入中国，变电而且只是一个缩影。

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