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为了解决上述出现的问题，姬和结合目前人工智能的发展潮流，姬和科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，吕雉举个简单的例子：吕雉当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。为了解决这个问题，回归汉朝2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，当被由于原位探针的出现，当被使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。这就是步骤二：苏武数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

蔡文（e）分层域结构的横截面的示意图。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，姬和详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。（b）在U=0V和U=1.23V下，吕雉几何优化后PtCo的ORR能量曲线。

研究表明，回归汉朝PtM合金对ORR具有更高的初始活性，但过渡金属的浸出会降低催化活性，还会缩短质子交换膜的寿命。一、当被【导读】尽管Pt已被证明是用于催化氧还原反应（ORR）最有效的元素，当被但其高成本和资源界有限的含量，已经成为质子交换膜燃料电池（PEMFC）进一步应用最大的障碍。

（b）PtCo-1.8/C在10000、苏武20000和30000次循环前后的LSV曲线。图6 由Co和DMF-前驱体配位促进的共沉积，蔡文以及DMF在（111）平面上的特殊吸附示意图©2022Elsevier图7PtCo/C催化剂的ORR活性评估©2022Elsevier（a）在O2饱和的0.1MHClO4溶液中，蔡文以10mV-1的扫速测试的LSV极化曲线。