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冬奥该成果近日以题为In-SituChargeExfoliatedSolubleCovalentOrganicFrameworkDirectlyUsedforZn-airFlowBattery发表在知名期刊ACSNano上。(b)实验所测的XRD图谱(蓝色曲线)，借奥津冀结构解析得到的斜方晶系堆叠(红色曲线,5.8º，8.2º和33.6º)和六方晶系堆叠(绿色曲线,12.8º，27.4º)。

【成果简介】近日，运东北京化工大学向中华团队与中国科学院过程工程研究所张锁江团队设计了一种富含电荷中心的功能型COF材料（COFBTC）。在pH值为13时，风京在343nm和677nm处有明显吸收峰。该研究结果为可溶COF材料的开发提供了新思路与新方法，产业乘势也为拓展COF材料在气体储存、均相催化、能源器件等领域发展带来了新的机遇。

【研究背景】共价有机骨架（COF）材料可以在原子尺度上实现对产物结构和性能上的精准调控，而上为能源转化与存储等领域提供了良好的材料平台。(e)锌空液流电池在不同电流密度（5，绿色10和20mAcm-2）下的充电/放电循环情况。

冬奥(b)不同pH值下COFBTC溶液的紫外-可见吸收光谱。

(c)COFBTC溶液的FeK-边XANES光谱，借奥津冀表明COFBTC材料具有Fe-N-C结构的催化中心。随后开发了回归模型来预测铜基、运东铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，运东同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，风京举个简单的例子：风京当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。产业乘势（e）分层域结构的横截面的示意图。

在数据库中，而上根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。对错误的判断进行纠正，绿色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。