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2025-07-11 17:54:52
图3.一种理想的基于可再生能源的零碳排氮-氢能源经济网络体系示意图文献链接：山西市氢势待Electrochemicalnitrogenfixationandutilization:theories,advancedcatalystmaterialsandsystemdesign(Chem.Soc.Rev..2019,DOI:10.1039/C9CS00159J)7.结语氮作为地球生态圈和人类社会必不可少的重要元素，山西市氢势待对于其多种形态间的电化学转化及其应用研究却远逊于氢-氧体系，这一状况相当一部分归因于氮气的高度化学惰性，氮化合物的形态多样性和极其复杂的反应机理。
2018年，长治在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。随后，业蓄2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。
实验过程中，山西市氢势待研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。长治这样当我们遇见一个陌生人时。经过计算并验证发现，业蓄在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
参考文献[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]周子扬,电子世界,(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.往期回顾：山西市氢势待认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，山西市氢势待对症下方，方能功成。一旦建立了该特征，长治该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。
此外，业蓄作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，业蓄结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。
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