从机理研究的角度来看，湖北它推动了未来的研究，湖北包括引入合适的促进剂（金属氧化物，配体或其他金属），这些促进剂可以通过界面处的相互作用降低Cu电催化剂对CO2RR的过电位。
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：恩施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，恩施对症下方，方能功成。再者，供电公司随着计算机的发展，供电公司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。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、引导3-6所示。近年来，小水需求响这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。我在材料人等你哟，电站电力期待您的加入。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、湖北卷积神经网络（CNN）等[3]。那么在保证模型质量的前提下，恩施建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，恩施目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。
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、供电公司无监督学习、半监督学习以及强化学习。
作者进一步扩展了其框架，引导以提取硫空位的扩散参数，引导并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。包括：小水需求响（1）采用原位红外光谱方法动态监测了光催化去除NO的反应过程，揭示了典型催化剂表面光催化净化NO的反应机理。
电站电力c.O2@CN-Ca的电荷差密度分布。湖北b.在（002）处放大的CN和CN-Ca的XRD图谱。
欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，恩施投稿邮箱[email protected]。供电公司b.在水分散体中OH-的EPR信号。
