主要观点总结
本文介绍了中国科学院文献情报系统双碳战略研究团队运营的“双碳情报”公众号正式上线的消息，该公众号将重点跟踪报道双碳相关战略规划和动态讯息。同时，文章还介绍了国际科研团队利用机器学习提高CO 2 电化学转化性能的研究，以及该领域的一些深度分析文章。最后，文章还提到了原创声明和联系方式。
关键观点总结
关键观点1: 双碳情报公众号正式上线
由中国科学院文献情报系统双碳战略研究团队运营，重点跟踪报道主要国家和重要组织的双碳相关战略规划和动态讯息。
关键观点2: 国际科研团队利用机器学习提高CO 2 电化学转化性能
来自马来亚大学、沙特国王大学和皇家墨尔本理工大学的科研人员利用机器学习算法研究了CO 2 电化学还原反应在缓冲容量约为10.21 mol/pH深共晶电解质中的性能，实现了超过99%的预测准确率。
关键观点3: 深度分析文章涉及多个领域
文章提到了多个深度分析话题，包括二十国集团能源转型、全球核聚变技术、加拿大碳中和战略、全球碳定价机制、澳大利亚碳中和战略、韩国碳中和战略部署、二氧化碳转化制高附加值产品研发进展、钙钛矿太阳能电池前沿技术以及动力电池回收态势等。
关键观点4: 原创声明和联系方式
文章为中国科学院文献情报系统双碳行动战略研究团队原创，并提供了联系方式和二维码，呼吁读者在转载或引用时注明来源。
文章预览
由中国科学院文献情报系统双碳战略研究团队运营的“ 双碳情报 ”公众号正式上线！重点跟踪报道主要国家和重要组织双碳相关战略规划、政策法规、发展路线图、重大计划、重点项目等动态讯息，监测分析双碳领域国际前沿科技热点和发展态势。 国际科研团队利用机器学习提高CO 2 电化学转化性能 深共晶电解质（DEEs）由于其可调节的缓冲容量，在电化学系统中具有较大应用前景。10月21日，来自马来亚大学、沙特国王大学和皇家墨尔本理工大学的科研人员利用机器学习算法研究了CO 2 电化学还原反应（CO 2 RR）在缓冲容量约为10.21 mol/pH深共晶电解质中的性能，该研究旨在最大限度地减少析氢反应（HER），并使 CO 2 RR 反应在膜电解槽中占主导地位。研究结果表明，通过集成和K近邻算法学习CO 2 RR数据集，实现了超过99%的预测准确率。通过叠加预测和
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