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然而，移动材料的组成元素确实对重建电极的形态以及其电催化活性具有一定的影响。第三，鄂州试线晶体钙钛矿氧化物通常在高温下制备，是具有良好烧结的块体，导致其低的比表面积。
a，点配电自动化b）在OER（a）和HER（b）之后，在10和-10mAcm-2的电流密度下2分钟的SCFP-NF的SEM图像。a，监控b）比例尺分别为20和200nm。项目无定形SCFP样品的TEM图像。
无定形SCFP-NF催化剂显示出1000mAmg-1的质量活性和650h的水分解操作稳定性，湖北这优于现有技术的RuOx-NF偶联Pt-NF电极，代表着水裂解的重大突破。c，移动d）SCER-NF和对照样品对OER（c）和HER（d）的稳定性试验。
c，鄂州试线d）比例尺分别为10和200nm。
a）NF底物，点配电自动化SCF-NF，SCFP-NF和RuOx-NF样品的OER活性。监控这就是最后的结果分析过程。
目前，项目机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。然而，湖北实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。
然后，移动使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。近年来，鄂州试线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。
