推动国家制造业转型升级，以工匠精神为中国智造赋能

　　性能预测工具依托前期实验成果及文献数据，旨在精准预测新型催化剂的性能表现。此工具首先分析催化剂的关键结构特性与电子属性。结构特征涵盖埋藏体积、特定键长与键角、分子体积及表面积等；而电子特性则包括福井函数、电子密度及轨道能量等关键指标。为满足计算精度与效率的双重要求，我们采用多层次的优化策略，如力场方法、半经验方法以及高精度的密度泛函理论（DFT）。

　　随后，我们构建了一个基于机器学习算法的模型，该模型能够关联上述描述符与催化剂的各类性质。在模型构建过程中，我们精心挑选特征变量，并优化机器学习模型的超参数，同时充分考虑实验条件与描述符之间的潜在联系。最终，借助这一机器学习模型，我们能够快速筛选出符合特定需求的新型分子。

　　这一融合了机器学习与计算化学的创新方法，极大程度上缩减了实验筛选的广度和深度，从而显著加速了分子发现与优化的进程。