四、易讨易【数据概览】图1(a)Co3– xFexMo3N的X射线衍射图。薪更(g)OER后Co3Mo3N的Co2pXPS光谱。然而,普法这些氧化物较差的导电性阻碍了电子从催化剂转移到集流体上,并在催化剂-电极界面形成肖特基势垒,限制了它们的工业应用。
签订(d)CoFeMoOOH和CoMoOOH表面的Co3d带的PDOS值。该催化剂具有良好的组成灵活可调性,合同活容可作为高效、耐用的OER电催化剂。
三、易讨易【核心创新点】1、作者利用组分可调控性,开发了一种高效、耐用的Co3-xFexMo3N(0≤x≤3)氮化物电催化剂。
薪更(c)CoFeMoOOH和CoMoOOH表面上Co位点的OH吸收能。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、普法无监督学习、半监督学习以及强化学习。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线:签订原始数据(蓝色圆圈),传统拟合曲线(红线)和降噪处理后的曲线(黑线)。然而,合同活容实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长,使传统的分析方法变得困难。
易讨易这一理念受到了广泛的关注。Ceder教授指出,薪更可以借鉴遗传科学的方法,薪更就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样,用材料基因组编码各种化合物,而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。