1993年6月回北京大学任教，观点供同年晋升教授。

【成果简介】今日，电改大量电力在德国亚琛工业大学FranziskaSchoenebeck团队等人带领下，报告了一个仅使用5个实验数据点的无监督机器学习工作流程。然而，推进投资决定催化剂的核素（如单体与二聚体）、有利的氧化态以及催化剂的连接态常常几乎不被理解。

【引言】均相金属催化剂的形态是反应性、涌现效率和选择性的关键决定因素。从348个配体的总空间中，亮点该算法预测并通过实验验证了许多膦配体（包括以前从未合成的配体），亮点它们在更常见的Pd(0)和Pd(II)物种上产生双核Pd(I)配合物。对于非贵金属物种（如Fe、辅助Co、辅助Cu或Ni催化剂)）来说，这种形态形成的挑战进一步加剧，对于这些非贵金属物种来说，除了氧化态和核态之外，细微的配体差异可能会影响其有利的自旋态。

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然而，观点供每个配体影响的根本原因很少被理解或可预测。

例如，电改大量电力在广泛应用的Pd催化交叉偶联的背景下，电改大量电力Pd(0)[P(t-Bu)3]2与芳基溴的氧化加成在原位生成Pd(I)二聚体，当P(t-Bu)3被Ph2PH取代时，相同的Pd(I)二聚体转化为Pd三聚体。实际上，推进投资要让两只狗相处的技巧不外乎两点：主人对它们的管教，以及它们之间的互动。

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