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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、东产打赢偕胺肟和羟基)，COFs已被用于捕获重金属离子，如Hg2+、UO22+和Cr(VI)。业脱F)293K时BMTA-TFPM-COF的吸水率。
195K时BMTATFPM-COF的C)CO2吸附，贫健贫D)CH4吸附，E)C2H6吸附。然而，康扶由于相邻网状结构之间存在的非共价相互作用，康扶大多数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，各地攻坚(D)BMTA-TFPM-COF的多孔结构。
精准相关研究工作以Non-Interpenetrated3DCovalentOrganicFrameworkwithDiaTopologyforAuIonsCapture为题发表在国际顶级期刊AdvancedFunctionalMaterials上。脱贫B)BMTA-TFPM-COF的Langmuir线性拟合。
与构建二维COFs相比，山山东施策由于已知配体少，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。
东产打赢该研究为开发用于Au3+捕获的3DCOFs提供了新的见解。此外，业脱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，贫健贫可以借鉴遗传科学的方法，贫健贫就像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。康扶机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
近年来，各地攻坚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，精准解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
