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通过对不同添加剂制备催化剂的进一步表征表明，绘地画亮脂肪醇可能在电沉积过程中促进Cu2O立方体的形成。除进行常规类型的催化剂研究以外，相济作者还利用基于机器学习（ML）技术的数据来识别控制催化性能的重要输入变量，相济从而优化用于甲基化反应的催化剂。

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文章信息：绘地画亮Machinelearning-enabledtextile-basedgraphenegassensingwithenergyharvesting-assistedIoTapplication.NanoEnergy, 2021,DOI:10.1016/j.nanoen.2021.106035.https://doi.org/10.1016/j.nanoen.2021.106035.9、绘地画亮ACSCatal.：机器学习助力催化剂优化。基于此，相济厦门大学汪骋教授和周达教授（共同通讯作者）等人报道了在制备用于电化学CO2还原（CO2R）的铜（Cu）催化剂过程中，相济利用ML发现和优化添加剂的过程。

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