在數(shù)據(jù)庫中，佛山根據(jù)材料的某些屬性可以建立機器學(xué)習模型，便可快速對材料的性能進行預(yù)測，甚至是設(shè)計新材料，解決了周期長、成本高的問題。市南機器學(xué)習分類及對應(yīng)部分算法如圖2-2所示。此外，海區(qū)目前材料表征技術(shù)手段越來越多，對應(yīng)的圖形數(shù)據(jù)以及維度也越來越復(fù)雜，依靠人力的實驗分析有時往往無法挖掘出材料性能之間的深層聯(lián)系。

最后我們擁有了識別性別的能力，資格并能準確的判斷對方性別。Ceder教授指出，輛輛獲可以借鑒遺傳科學(xué)的方法，輛輛獲就像DNA堿基對編碼蛋白質(zhì)等各種生物材料一樣，用材料基因組編碼各種化合物，而實現(xiàn)這一編碼的工具便是計算機的數(shù)據(jù)挖掘及機器學(xué)習算法等。

首先，氫能確構(gòu)建帶有屬性標注的材料片段模型（PLMF）：將材料的晶體結(jié)構(gòu)分解為相互關(guān)聯(lián)的拓撲片段，表示結(jié)構(gòu)的連通性。

根據(jù)機器學(xué)習訓(xùn)練集是否有對應(yīng)的標識可以分為監(jiān)督學(xué)習、源車無監(jiān)督學(xué)習、半監(jiān)督學(xué)習以及強化學(xué)習。相關(guān)研究以Rapidandenergy-e?cientmicrowavepyrolysisforhigh-yieldproductionofhighly-activebifunctionalelectrocatalystsforwatersplitting為題目，佛山發(fā)表在EES上。

市南溫州大學(xué)的王舜教授聯(lián)合加拿大滑鐵盧大學(xué)的ZhongweiChen教授提出一種雙金屬-有機骨架(MOFs)熱解策略來調(diào)節(jié)衍生催化劑的內(nèi)在活性和多孔結(jié)構(gòu)。在體外實驗中，海區(qū)siRNA-MOF絡(luò)合后的表現(xiàn)為27%的有效載荷。

在環(huán)境能源氣體存儲、資格分離、捕集，藥物輸送，選擇性催化，光電磁學(xué)，手性拆分以及傳感器等諸多領(lǐng)域都表現(xiàn)出誘人的應(yīng)用前景。由于Cu-PSs與活性催化劑之間的密切關(guān)系，輛輛獲以及Cu-PSs與分子催化劑在MOF框架下的穩(wěn)定性，輛輛獲光物理和電化學(xué)研究揭示了還原猝滅途徑在HER和CO2RR催化循環(huán)中的作用，將其性能顯著提高歸因于電子轉(zhuǎn)移的增強。