三、电力【核心创新点】通过不同的退火处理，调节相变过程和微观结构，从而实现宽范围的强度和延展性权衡的间隙型亚稳态高熵合金设计。

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结合FEM的实验研究表明，论坛增加局部浓度和CO扩散路径长度有助于C-C偶联。报名（d）Cu针和Cu针-Ag上C2+产物的FE。随后采用原位拉曼光谱和有限元方法计算来阐明增强选择性的原因，中探制结果揭示了在串联催化剂系统的CO2转化过程中延长CO扩散路径长度对提高CO利用率的关键作用。

（d）与相应的纯Cu催化剂相比，讨电三种串联催化剂的C2+产物的FE增强百分比。 二、价机【成果掠影】基于此，价机天津大学何春年教授与新加坡国立大学AndrewBarnabasWong教授联合设计了一种具有银纳米颗粒（AgNP）的3D串联催化剂电极，用于在铜纳米针阵列中生成CO作为中间产物。

总的来说，电力这项研究为设计串联催化剂以提高CO2RR对C2+产物的选择性提供了新的见解。

然而，市场尽管CO空间受限和CO扩散具有关键作用，但其作用仍未得到充分探索。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，发展它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

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