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2018年，套陕条氢在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。西首线开这就是最后的结果分析过程。

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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，燃料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。使用气体吸附等温线表明了ZJU-74a表现出创记录的C2H2捕获能力（在0.01bar和296K下为49cm3g-1），电池动产从而对C2H2/CO2（36.5）、电池动产C2H2/C2H4（24.2）和C2H2/CH4（1312.9）在环境温度下具有超高的选择性，其中对C2H2/CO2选择性是已报道的材料中性能最佳的MOFs。

此外，全自C2H2是不稳定和高度反应性的，可能会在各种工业生产过程中引起一些不良反应。结合其独特的水/pH稳定性和易于从普通和廉价试剂合成，年产ZJU-74是一种有可能应用于工业的与C2H2分离有关的材料。

然而，套陕条氢与C2H2/C2H4和C2H2/CH4的分离相比，由于其非常接近的分子大小/形状和物理性质，使得C2H2/CO2的分离更加困难和挑战性。西首线开（b）用于捕获C2H2的ZJU-74中三明治状结合位点示意图。