由于OER通常具有缓慢的动力学，天创推进因此需要高活性催化剂来降低阳极水氧化反应的过电势。
根据Tc是高于还是低于10K，机器揭榜将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：人入认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，人入对症下方，方能功成。
在数据库中，选工信部根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。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，活动来研究超导体的临界温度。2018年，优秀在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]。
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、天创推进无监督学习、半监督学习以及强化学习。对错误的判断进行纠正，机器揭榜我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。
利用k-均值聚类算法，人入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。
随后开发了回归模型来预测铜基、选工信部铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，选工信部同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。与一些无机纳米材料相比，活动OSPN具有优异的光学性能，活动良好的生物相容性和较高的光热转换效率等优点，已被广泛用于荧光，化学发光，长余辉和光声成像，以及光热和光动力治疗。
(i)归一化的OSPNs+水溶液在532nm，优秀860nm和1064nm处的PA强度随激光脉冲变化结果。天创推进(d)OSPNs+水溶液的吸收光谱。
机器揭榜【小结】本文报道了具有近红外二区（NIR-II）吸收性质的半导体聚合物纳米粒子（OSPN+）并研究了其在活体深层组织内对干细胞的二区光声追踪效果。目前常用荧光、人入MRI及PET对其进行成像和示踪，但都存在各自的缺点和不足。
