（C）在不同光照強(qiáng)度下，旬液RhB在Cs2AgBiBr6存在下的光降解的照射時(shí)間與C/C0的關(guān)系圖。自由基和染料分子之間快速反應(yīng)的研究表明，化天Cs2AgBiBr6表面具有獨(dú)特的催化性能。（B）在光催化降解RhB之前和之后，然氣Cs2AgBiBr6-Pt粉末的XRD圖譜。

文獻(xiàn)鏈接：比上StableandHighlyEfficientPhotocatalysiswithLead-FreeDoublePerovskiteofCs2AgBiBr6(Angew.Chem.Int.Ed，2019，DOI:10.1002/anie.201900658)本文由CYM編譯供稿，材料牛整理編輯。為了應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題，期漲正轉(zhuǎn)向具有高環(huán)境穩(wěn)定性的無(wú)鉛鈣鈦礦材料，期漲在合適的條件下，Bi基Cs2AgBiBr6雙鈣鈦礦具有相當(dāng)高的光學(xué)吸收系數(shù)和穩(wěn)定性，但已報(bào)到的Cs2AgBiBr6光催化還原CO2僅僅展現(xiàn)了低的效率。

最近，統(tǒng)計(jì)鹵化鉛鈣鈦礦被用于光催化析氫，光催化還原CO2和光催化有機(jī)合成。

但是，局2價(jià)格鹵化鈣鈦礦的穩(wěn)定性差和低光催化活性阻礙了其在光催化中的廣泛應(yīng)用。Ceder教授指出，月中可以借鑒遺傳科學(xué)的方法，月中就像DNA堿基對(duì)編碼蛋白質(zhì)等各種生物材料一樣，用材料基因組編碼各種化合物，而實(shí)現(xiàn)這一編碼的工具便是計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)挖掘及機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。

隨機(jī)森林模型以及超導(dǎo)材料Tc散點(diǎn)圖如圖3-5、旬液3-6所示。隨后開(kāi)發(fā)了回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)銅基、化天鐵基和低溫轉(zhuǎn)變化合物等各種材料的Tc值，化天同樣取得了較好結(jié)果，利用AFLOW在線存儲(chǔ)庫(kù)中的材料數(shù)據(jù)，他們進(jìn)一步提高了這些模型的準(zhǔn)確性。

文章詳細(xì)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)在指導(dǎo)化學(xué)合成、然氣輔助多維材料表征、然氣獲取新材料設(shè)計(jì)方法等方面的重要作用，并表示新一代的計(jì)算機(jī)科學(xué)，會(huì)對(duì)材料科學(xué)產(chǎn)生變革性的作用。參考文獻(xiàn)[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子揚(yáng),電子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顧：比上認(rèn)識(shí)這些帶你輕松上王者——電催化產(chǎn)氧（OER）測(cè)試手段解析新能源材料領(lǐng)域常見(jiàn)的碳包覆法——應(yīng)用及特點(diǎn)單晶培養(yǎng)秘訣——知己知彼，比上對(duì)癥下方，方能功成。