（i-l）Pd1-Pt1/FeOx的ACHAADF-STEM图像、明水元素映射和PdK-edgeFT-EXAFS光谱。

因此，浅井t青2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。为了解决上述出现的问题，粘土结合目前人工智能的发展潮流，粘土科学家发现，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。

3.1材料结构、矿入相变及缺陷的分析2017年6月，矿入Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：选国原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。随后开发了回归模型来预测铜基、家工铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，家工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。

业遗员讲忆这就是最后的结果分析过程。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，产听春记由于原位探针的出现，产听春记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。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、老党3-6所示。

当然，明水机器学习的学习过程并非如此简单。虽然加入疏水性聚四氟乙烯或造孔材料等添加剂可以改善传质，浅井t青但是在不牺牲CL中质子电导率下优化气体扩散，浅井t青以实现低Pt负载量的高效燃料电池仍面临着巨大挑战。

此外，粘土Nafion中的-SO3H基团可强烈吸附并占据Pt表面的活性位点，从而降低Pt活性，进而降低相应的质量活性（MA）和功率密度。矿入【导读】商用质子交换膜燃料电池（roton-exchangemembranefuelcells,PEMFCs）正极上的氧还原反应（ORR）通常由铂（Pt）基催化剂催化。

此外，选国作者使用聚苯乙烯磺酸（PSA）取代催化层中的Nafion，在没有进一步优化下，使用PSA-COF离聚体的MEA性能与纯Nafion的性能相当。通过对具有不同孔径的其他COF以及其他刚性磺化材料进行控制实验，家工证明了该COFs的特殊性能。