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图3硒化钴催化剂的电化学性能a)1.0MKOH中，重庆Ni/Ir-C、Co-Se1、Co-Se4和钴箔的OER性能。机理研究表明，电力对于上述硒化钴电催化剂来说，高钴电荷态(Co-Se1)有利于析氧反应活性提升，而低钴电荷态(Co-Se4)可促进析氢反应进行。
c)Co-Se1的循环稳定性，积极建设内插为Ni/Ir-C和Co-Se1在1.0MKOH中及1.57V(vsRHE)恒电压下电流随时间的变化。推进c)所制备硒化钴达到100mA·cm-2电流密度的OER过电势。d)1.0MKOH中Ni/Pt-C、互联Co-Se1、Co-Se4和钴箔的HER性能。
因此，网示亟待开发一种简便可控的方法来制备具有可控钴价态以及可电催化分解海水的新型硒化钴电催化剂。f)Co-Se4的循环稳定性，范区内插为Ni/Pt-C和Co-Se4在1.0MKOH中、恒电压下电流随时间的变化。
因此，国网上述新型双功能电极有望在实际大规模电解水得到应用。
重庆c)Co-Se4的TEM图像以及相应的SAED图谱(内插)。需要注意的是，电力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。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，积极建设详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，推进来研究超导体的临界温度。
然后，互联采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。Ceder教授指出，网示可以借鉴遗传科学的方法，网示就像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。
