在高温碱性电解水系统中（阴极采用类Pt活性的MoO2-Ni异质纳米线，家燃交投ACSCatal.2019,9,2275），可以实现~1.49V，10mAcm-2并稳定工作220h。

当我们进行PFM图谱分析时，料电仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，料电而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。最后我们拥有了识别性别的能力，池企并能准确的判断对方性别。

需要注意的是，业配运机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。并利用交叉验证的方法，套氢解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。另外7个模型为回归模型，家燃交投预测绝缘体材料的带隙能（EBG），家燃交投体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。

料电利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。再者，池企随着计算机的发展，池企许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

首先，业配运构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

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