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将参研发高效的析氧反应催化剂具有重要的现实意义。匈牙利b）在2´2厘米泡沫镍上制备的催化剂的照片。

燃料图四.催化剂析氧反应活性的机理研究a)原位电阻抗谱。电池同时在经过120小时的测试后仍然保持良好的稳定性。生产钴铁钨(CoFeW)三元金属氢氧化物因其优异的催化性能被认为是最有前景的非贵金属析氧反应催化剂之一。

线项图二.钴在各种催化剂中的电子结构a)Co在各种催化剂中的X射线光电子能谱。在1MKOH电解质中测试沉积在玻碳电极上催化剂，股份公交231mV的过电位可以达到10 mA cm–2的电流密度，股份公交同时拥有很低的Tafelslope（32mVdec-1），和很高的3d金属位点TOF(1.96s-1)。

催化剂在测试中显示出优异的析氧反应催化活性，将参在300mV过电位下转化频率(TOF)可以达到1.96s-1。

通过原位氧化反应，匈牙利从WO4(O2)4– 中释放出来过氧化物配体对获得高丰度的Co3+发挥了关键作用。此外，燃料作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，燃料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。

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、电池无监督学习、半监督学习以及强化学习。2018年，生产在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]。

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，线项来研究超导体的临界温度。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，股份公交但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。