电力一些生长中的猫需要更多的钙。
图13.反应路径(a)Zn-MOF/CP在离子液体中将CO2电催化转化为CH4可能的电化学还原路径以及(b)Re-SURMOF可能的电荷传输路径;【总结】具有还原CO2并同时结合导电性、体制磁性、体制荧光功能的材料仍然是一个重大挑战。文献链接：改革MOFs-BasedHeterogeneousCatalysts:NewOpportunitiesforEnergy-RelatedCO2Conversion,(AdvancedEnergyMaterials,2018,DOI:10.1002/aenm.201801587)本文由材料人编辑部计算组Z,Chen供稿，改革材料牛整理编辑。
然而，被市过度使用这些化石燃料以及随之而来的温室效应/能源危机已经成为人类必须面对的最重要的问题之一。场遗特别讨论了基于CO2转化的MOFs的制备和机理。MOFs内部可以设计成具有缺陷、美好杂原子和嵌入的纳米级金属催化剂，用于发展CO2转化。
MOFs的内部可以设计成具有开放的金属位点、电力特定的杂原子、电力功能化的有机配体、其他构建单元相互作用、疏水性、缺陷、孔隙率和嵌入的纳米级金属催化剂，这对开发具有更好的CO2还原性能MOFs至关重要。(c)在100°C和150°C下，体制有/无光照3h，铂纳米立方体、Pt@ZIF、AuPt@ZIF和Pt@ZIF+Au的产物产率比较。
改革(h)NH2-Uio-66(Zr/Ti)光催化机理。
被市(g,h)ZnO和ZnO@Co3O4的XPS图的C1s。对错误的判断进行纠正，场遗我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。
美好这就是最后的结果分析过程。首先，电力构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。
体制图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、改革电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
