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该研究结果为可溶COF材料的开发提供了新思路与新方法，省电算情也为拓展COF材料在气体储存、均相催化、能源器件等领域发展带来了新的机遇。【研究背景】共价有机骨架（COF）材料可以在原子尺度上实现对产物结构和性能上的精准调控，力现为能源转化与存储等领域提供了良好的材料平台。
(e)锌空液流电池在不同电流密度（5，货市10和20mAcm-2）下的充电/放电循环情况。场模(b)不同pH值下COFBTC溶液的紫外-可见吸收光谱。(c)COFBTC溶液的FeK-边XANES光谱，拟结表明COFBTC材料具有Fe-N-C结构的催化中心。
【图文导读】图一：贵州晶体COFBTC的合成路线及晶格结构(a)COFBTC的制备示意图:通过微波法辅助，由单体和Fe原子直接偶联形成层状拓扑结构的COFBTC。【小结】综上所述，省电算情作者通过构建单原子电荷中心，与溶液分子形成相互作用，得到了能够发生原位电荷剥离的功能型COF材料及其稳定的真溶液。
(d)将COFBTC直接与氧化还原电对（Zn2+/Zn和O2/OH-）一起溶解在电解液中，力现装配得到的高功率密度的锌空液流电池。
货市图二：COFBTC的HAADFSTEM图像(a)~(c)斜方晶系在球差电镜下的结构。然后，场模采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。
2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，拟结然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。最后我们拥有了识别性别的能力，贵州并能准确的判断对方性别。
省电算情这些都是限制材料发展与变革的重大因素。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），力现所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。
