裸体videoshd,女人的叫声,人妻少妇精品无码专区app

機器學習（ML）正在成為一種強大的工具，可通過從歷史數據中學習而無需顯式編程來識別定量結構-活性關系以加速電催化劑設計。算法、數據/數據庫和描述符通常是ML的決定性因素，而描述符在電催化中起著舉足輕重的作用，因為它們包含了物理化學性質的催化本質。

在此，深圳大學駱靜利教授、符顯珠教授等人從電催化劑設計描述符的選擇策略及ML對析氫反應（HER）、析氧反應（OER）、氧還原反應（ORR)、CO₂還原反應（CO₂RR）和氮還原反應（NRR）等挑戰的改進，總結了ML在電催化領域的應用。

具體而言，為了闡明描述符選擇策略，作者詳細討論了電催化定量表示的幾何、電子和活性描述符。此外，還綜述了ML在應對電催化領域挑戰方面的進展，包括減少貴金屬負載、提高催化活性和打破吸附中間體的線性關系等。隨后，討論了ML在電催化研究中的局限性、問題等。最后，針對潛在的能量存儲和轉換應用，例如氫、甲醇、乙醇氧化反應及鋰硫電池的硫氧化反應，給出了電催化劑設計中ML應用的挑戰和前景。

圖1. 基于態密度和ML預測的尖晶石氧化物OER機制

作者展望了電催化劑設計中ML應用的挑戰和前景：

（1）缺乏ML應用程序的標準數據集限制了其更廣泛的適用性。

（2）如何有效地從ML中提取物理洞察力也是一個巨大的挑戰，適當的描述符選擇、ML方法的交叉驗證及理論、實驗數據的相互驗證可能是潛在的有效方法。

（3）真實電催化環境下ML學習數據的缺乏是對真實電催化預測的一個挑戰。

（4）ML在電催化中的應用缺乏標準方法和系統指導也是一個挑戰。

（5）目前對電催化劑設計的經驗ML分析仍然有限，隨著現代技術的發展以及對新型電催化劑的需求不斷增長，ML無疑將在其輔助設計中發揮越來越大的作用。

圖2. 人工神經網絡用于設計高效的NRR電催化劑

Toward Excellence of Electrocatalyst Design by Emerging Descriptor-Oriented Machine Learning, Advanced Functional Materials 2022. DOI: 10.1002/adfm.202110748

原創文章，作者：v-suan，如若轉載，請注明來源華算科技，注明出處：http://www.zzhhcy.com/index.php/2023/10/15/fb35ce1e48/

末成年小嫩xb,嫰bbb槡bbbb槡bbbb,免费无人区码卡密,成全高清mv电影免费观看

駱靜利/符顯珠AFM: 通過基于描述符的機器學習實現卓越的電催化劑設計

末成年小嫩xb,嫰bbb槡bbbb槡bbbb,免费无人区码卡密,成全高清mv电影免费观看

駱靜利/符顯珠AFM: 通過基于描述符的機器學習實現卓越的電催化劑設計

相關推薦