主要从事纳米碳材料、发展二维原子晶体材料和纳米化学研究，发展在石墨烯、碳纳米管的化学气相沉积生长方法及其应用领域做出了一系列开拓性和引领性工作，是国际上具有代表性的纳米碳材料研究团队之一。

产业图4：测试集AGAT模型精度。【小结】综上所述，降碳减排本文开发了深度图注意力神经网络（AGAT），模型在预测能量和受力的平均绝对误差分别为1.1meV/atom和54meV/Å。

河北图7：AGAT模型的可解释性。由于高熵合金组分空间巨大且表面位点多，发展设计及优化高熵催化剂的组成和位点面临巨大的挑战。另外，产业论文结果表明传统d带理论和线性关系在高熵材料表面依然成立。

降碳减排对与新的组分则需要新的计算。河北图8：高熵电催化剂绕过线性关系的限制。

发展图3：NiCoFePdPt体系吸附能分布。

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