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而材料较小的单重态-三重态能级差（ΔEST）使电子在室温热能活化下即可实现从三重激发态到单重激发态的反系间窜跃过程，全球氢实现TADF发光现象。这些结果说明了该杂化双金属催化剂有望作为高效的氢气储存媒介，生产市场甚至具有拓展到其他催化应用的潜力。

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全球氢图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、生产市场电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

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