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首先，见塞应用特征工程从任一DFT计算生成的或者从材料数据库（如MaterialsProject、C2DB等。维萨(b)20个选定特征的Pearson相关系数图。
MRE致力于发表与能源和环境等与当代社会重大挑战相关的重要成果，德市杜里旨在促进与能源相关的新材料、新技术、新器件、新系统研究。如图2所示，市长具体介绍了机器学习模型建立的过程。在催化领域，米兰特征工程应满足几个要求：米兰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，于海亚诺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，见塞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。
维萨蓝色虚线框表示该步骤是可选的。
德市杜里图6.(a)DFT计算值与GBR模型预测值的散点对比图。刘庄，市长 苏州大学教授，市长近年来在生物材料与肿瘤纳米技术领域从事研究，围绕肿瘤诊疗中的若干挑战性问题，发展了一系列新型纳米探针用于体外生物检测与活体分子影像，并探索了多种基于纳米技术和生物材料的肿瘤光学治疗、放射治疗、与免疫治疗新策略。
中科院上海硅酸盐研究所胡萍、米兰施剑林院士等人 提出了一种利用纳米催化剂特异性诱导肿瘤细胞线粒体DNA(mtDNA)发生氧化损伤并逃逸，米兰从而激活固有免疫以实现肿瘤免疫治疗的新策略。更重要的是，于海亚诺温和MHT治疗后的肝癌细胞能够通过显著上调多种UL16结合蛋白（ULBPs）的表达来激活NK细胞，于海亚诺因为ULBPs是NK细胞的自然杀伤细胞2族成员D受体（NKG2D）的配体。
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