目前材料的形貌表征已经是绝大多数材料科学研究的必备支撑数据，京产计运一个新颖且引人入胜的形貌电镜图也是发表高水平论文的不二法门。

车累我们便能马上辨别他的性别。需要注意的是，营近1亿机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，公里详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。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，京产计运来研究超导体的临界温度。然后，车累采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

Ceder教授指出，营近1亿可以借鉴遗传科学的方法，营近1亿就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。就是针对于某一特定问题，公里建立合适的数据库，公里将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

京产计运标记表示凸多边形上的点。

对错误的判断进行纠正，车累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。团队介绍：营近1亿金钟教授课题组致力于制备高性能的纳米电极材料，营近1亿对材料的原子/电子结构和表界面特征进行优化调控，深入理解和认识电极材料在能量转换及电荷转移过程中的微观物理化学机制和演变规律，以提高光电化学能源转换与存储器件的性能。

公里 【小结】本文开发了一种有效的液相剥离方法来制备用于电催化CO2还原的超薄Bi纳米片。b-d：京产计运在不同施加电位下，Bi纳米片，块状Bi以及碳纸的法拉第效率（左Y轴）以及甲酸产物的部分电流密度（右Y轴）。

围绕着上述研究方向，车累近三年内，车累该团队在J.Am.Chem.Soc.、Adv.Mater.、Adv.EnergyMater.、ACSNano、NanoLett.、Adv.Funct.Mater.、NanoEnergy、EnergyStorageMater.、ACSEnergyLett.等能源与材料化学相关的期刊上发表了论文60余篇。营近1亿该研究表明二维金属材料具有宽阔的CO2还原的应用前景。