增長圖四.催化劑析氧反應活性的機理研究a)原位電阻抗譜。月云南原煤同時在經過120小時的測試后仍然保持良好的穩(wěn)定性。產量鈷鐵鎢(CoFeW)三元金屬氫氧化物因其優(yōu)異的催化性能被認為是最有前景的非貴金屬析氧反應催化劑之一。
同比圖二.鈷在各種催化劑中的電子結構a)Co在各種催化劑中的X射線光電子能譜。在1MKOH電解質中測試沉積在玻碳電極上催化劑，增長231mV的過電位可以達到10?mA?cm–2的電流密度，增長同時擁有很低的Tafelslope（32mVdec-1），和很高的3d金屬位點TOF(1.96s-1)。
催化劑在測試中顯示出優(yōu)異的析氧反應催化活性，月云南原煤在300mV過電位下轉化頻率(TOF)可以達到1.96s-1。
通過原位氧化反應，產量從WO4(O2)4–?中釋放出來過氧化物配體對獲得高豐度的Co3+發(fā)揮了關鍵作用。此外，同比作者利用高斯擬合定量化磁滯轉變曲線的幅度，同比結合機器學習確定了峰/谷c/a/c/a?-?a1/a2/a1/a2域邊界上的鐵彈性增加的特征（圖3-10），而這一特征是人為無法發(fā)掘的。
根據(jù)機器學習訓練集是否有對應的標識可以分為監(jiān)督學習、增長無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習以及強化學習。2018年，月云南原煤在nature正刊上發(fā)表了一篇題為機器學習在分子以及材料科學中的應用的綜述性文章[1]。
圖3-1機器學習流程圖圖3-2?數(shù)據(jù)集分類圖圖3-3???????????????????????圖3-3?帶隙能與電離勢關系圖圖3-4?模型預測數(shù)據(jù)與計算數(shù)據(jù)的對比曲線2018年Zong[5]等人采用隨機森林算法以及回歸模型，產量來研究超導體的臨界溫度。雖然這些實驗過程給我們提供了試錯經驗，同比但是失敗的實驗數(shù)據(jù)擺放在那里彷佛變得并無用處。
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