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对照实验表明，自然灾害铁催化剂对C2-H切割是必不可少的，因为在没有铁催化剂的情况下，仅有AlMe3不会产生C2金属化产物。图5)的合成中，不停作为单体转化率的函数的Mn和PDI值之间的相关性。
本文认识到，电世草酸二乙酯(DEO)作为一种潜在的氧化剂与Al(III)物种结合，电世通过接受两个电子，可能通过内部球面电子转移(图1b，III)形成二元铝(图1b，IV)，从而再生铁(III)催化剂。图3总结了DTC聚合物合成的研究，流智在结构和电子调谐(图3c)之后，最终将TP1设计为本研究的关键使能器(见图1c)。作为基准(图3a)，网离们本文选择了将2，7-二噻吩咔唑(DTC)(3)转化为用于有机薄膜晶体管的噻吩-咔唑聚合物(4)。
有多远团队介绍東京大学革新分子技术讲座中村研究室团队在该领域的工作汇总以及相关优质文献推荐：1.Iron-CatalyzedTandemCyclizationofDiarylacetylenetoaStrained1,4-DihydropentaleneFrameworkforNarrow-Band-GapMaterialsChen,M.;Sato,W.;Shang,R.*; Nakamura, E.*J.Am.Chem.Soc.2021, 143,6823–6828.2.Chromium(III)-catalyzedC(sp2)-HAlkynylationandAllylationofSecondaryAmideswithTrimethylaluminumasBaseChen,M.;Doba,T.;Sato,T.; Ilies,L.; Shang,R.*; Nakamura, E.* J.Am.Chem.Soc. 2020,142,4883–4891.3.Homocoupling-freeIron-catalyzedTwofoldC–HActivation/cross-couplingsofAromaticsviaTransientConnectionofReactantsDoba,T.; Matsubara,T.; Ilies,L.; Shang,R.*; Nakamura, E.* Nat.Catal.2019,2,400–406.4.Iron-CatalyzedC–HBondActivationShang,R.;Ilies,L.*; Nakamura,E.* Chem.Rev. 2017,117,9086–9139.5.Iron-catalyzedorthoC–HMethylationofAromaticsBearingaSimpleCarbonylGroupwithMethylaluminumandTridentatePhosphineLigandShang,R.;Ilies,L.*; Nakamura,E.* J.Am.Chem.Soc.2016,138,10132–10135.6.Iron-catalyzedDirectedC(sp2)–HandC(sp3)–HFunctionalizationwithTrimethylaluminiumShang,R.;Ilies,L.*;Nakamura,E.* J.Am.Chem.Soc.2015,137,7660–7663.7.Iron-catalyzedC(sp2)–HBondFunctionalizationwithOrganoboronCompoundsShang,R.;Ilies,L.*;Sobi,A.;Nakamura,E.* J.Am.Chem.Soc.2014,136,14349–14352.8.β-Arylationofcarboxamidesviairon-catalyzedC(sp3)–HbondactivationShang,R.;Ilies,L.;Matsumoto,A.;Nakamura,E.*;J.Am.Chem.Soc.2013,135,6030–6032.本文由SSC供稿。极端界要点：图4说明了噻吩基C-H/C-H偶联的范围。
该反应对噻吩环表现出独有的C2(或C5)选择性，自然灾害并以较高的产率得到了苯并[b]噻吩(2)、噻吩(6和7)和苯并[1，2-b：4，5-b‘]二噻吩(11)的二聚体。
用苯并苯代替DEO的反应产生了2和安息香(图2b和图2c)，不停为烯二酚IV的形成提供了证据，从而支持了DEO作为两电子受体的提议。其他电池由典型材料中的氢负载着色，电世颜色越亮表示负载越高图三、电世预测的最佳温度和最大工作容量的分布灰色虚线表示没有任何吸附剂材料的压缩氢气罐的工作容量，绿色线表示该值的两倍。
流智【引言】过去十年见证了汽车发动机发展的显著转变。最后，网离们本文证明了通过模拟和元学习对阳离子交换沸石给出的预测最佳温度和储氢容量与实验结果非常吻合。
【图文导读】图一、有多远用于预测NPM中气体吸附荷载q的元学习模型（A）元学习模型的问题设置，有多远为了解决材料空间和状态（温度和压力）的联合预测问题，元学习将所有材料的预测整合到一个模型中，并可以推广到新材料。大型自然吸气汽油发动机被较小的涡轮增压发动机取代，极端界而且混合动力和电动汽车市场也已经经历了一个快速的增长。
