韬氢FeN4Cl1/NC在碱性和酸性电解质中均表现出良好的氧还原活性。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、最后3-6所示。然后，目录为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。
为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、平均电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），功率所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，恒鸿投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。
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，力氢举个简单的例子：力氢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。2018年，动配在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]。
利用k-均值聚类算法，套第根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。
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