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Data-Driven Polyoxometalate Chemistry
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AI
DOI：10.1002/chem.202501528.png)
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摘要
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多金属氧簇（POMs）是纳米尺度的结构多样的金属-氧簇，在可持续性、能源、纳电子学以及生命科学技术等领域具有新兴应用。由于结构复杂性，一些全无机POMs常被视为自组装过程的偶然产物，这给规模化理性设计带来了挑战。因此，从这一角度出发，我们探讨了POM信息学的发展以及更广泛的基于数据的POM探索如何为面向定制化应用的新型POM基材料的分子工程开辟道路。在此过程中，我们强调了POM化学数字化方面的近期成功，并概述了推动这一有前景研究领域进步所必需的先进技术。
Keyword:
artificial intelligence
cheminformatics
digital chemistry
fair data
polyoxometalate
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
C
IF:
3.7
论文数:
1.1K
被引数:
20
机构
引用论文
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