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通过在框架或多孔通道中引入不同的官能团(如硫醚、附属夫偕胺肟和羟基)，COFs已被用于捕获重金属离子，如Hg2+、UO22+和Cr(VI)。公司格罗1股F)293K时BMTA-TFPM-COF的吸水率。

195K时BMTATFPM-COF的C)CO2吸附，收购D)CH4吸附，E)C2H6吸附。然而，武汉由于相邻网状结构之间存在的非共价相互作用，武汉大多数3DCOFs具有互穿性，导致表面积和孔径减小，从而限制了它们在催化和分子/气体吸附方面的应用。C)单dia网格，瑞风(D)BMTA-TFPM-COF的多孔结构。

附属夫相关研究工作以Non-Interpenetrated3DCovalentOrganicFrameworkwithDiaTopologyforAuIonsCapture为题发表在国际顶级期刊AdvancedFunctionalMaterials上。公司格罗1股B)BMTA-TFPM-COF的Langmuir线性拟合。

与构建二维COFs相比，收购由于已知配体少，可逆性低，表征技术受限，因此难以确定结构，这些问题严重阻碍了三维COFs的发展。

武汉该研究为开发用于Au3+捕获的3DCOFs提供了新的见解。此外，瑞风随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

Ceder教授指出，附属夫可以借鉴遗传科学的方法，附属夫就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。公司格罗1股机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

近年来，收购这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。并利用交叉验证的方法，武汉解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。