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研究者只需要将HEAs空间组成的轻微变化看作生物突变，元6月沿着脊线寻找最佳催化剂看作生物适应环境变化，元6月这样沿着脊线的渐进改变会使得催化剂对实际应用条件适应度增加，进而找到最佳催化剂。国行相关研究工作以Ageneralapproachtohigh-entropymetallicnanowireelectrocatalysts为题发表在国际顶级期刊Matter上。

原文链接：版诺北大郭少军Matter：版诺高熵金属纳米线电催化剂的一般方法4. 台湾清华大学吕世源教授：原子尺度协同效应促进突破性电催化水解 台湾清华大学吕世源教授等人通过最大限度地调控H-FeCoNiCuMo原子级成分之间的强协同作用，开发了一种用于电催化水解的突破性催化剂H-FeCoNiCuMo。2022年，基亚将于HEA的合成取得了长足的发展，包括机器学习寻找最优催化剂，低温制备，原子尺度的调控，机理解释等。日上这些优点以及Pt/Rh/Bi/Sn/Sb原子的协同作用促进液体燃料的电化学氧化。

情怀超快的过程可以确保即使热力学不相容的不同金属元素结合。1. AEM：元6月高熵合金组成空间中最大催化活性的路径研究近期，元6月哥本哈根大学JanRossmeisl教授团队认为可能存在一条使ORR催化剂活性最高的组合物共同主线，文中称为山脊线。

原文链接：国行Angew：国行中/高熵核/壳纳米结构实现直接实现高效甲酸催化3. 北大郭少军Matter：高熵金属纳米线电催化剂的一般方法北京大学郭少军教授团队设计了一种新的还原-扩散普适性方法，用于制备原子级厚度的Pt基熵可控HEA纳米线(NWs)库。

原文链接：版诺AEM：版诺高熵合金组成空间中最大催化活性的路径研究2. Angew：中/高熵核/壳纳米结构实现直接实现高效甲酸催化 厦门大学黄小青教授和王宇成副教授，南京理工大学刘伟教授和季华实验室杨志卿研究员等人（共同通讯作者）报道了一种结构定义明确的PtBiPbNiCo六边形纳米片（HEAHPs）作为高性能电催化剂，其由PtBiPb中熵核和PtBiNiCo高熵壳构成2.作者编制了一份可用的ML工具箱列表，基亚将于总结了未解决的挑战和展望了未来的发展，证明了本领域的发展正在向由ML增强的基于物理的模型发展。

日上ML正在成为经过时间验证代码的重要组成部分。（e）机器学习（ML）预测了不同链长的α-螺旋构象中聚甘氨酸的偶极矩，情怀并与DFT参考文献进行了比较。

最后，元6月作者编制了一份可用的ML工具箱列表，总结了未解决的挑战和展望了未来的发展。图6自旋密度、国行键序和有效哈密顿模型的机器学习预测©2022SpringerNature（a）比较所选分子的密度泛函理论（DFT）自旋密度和可视化分层相互作用粒子定位（HIP-loc）定位权重。