图四、创新性能测试（a-d）Co3O4、创新Co3-xFexO4、NiCo2O4和NiCo2-xFexO4NBs的LSV曲线，在特定电流密度下的过电位，Tafel曲线以及在过电位300 mV处的TOF值，同时与商业化RuO2对比。
另一方面，驱动正是由于对MEA评估的参数非常复杂，驱动导致即使是最有经验的研究者也难以基于宝贵的实验数据来建立准确的数据驱动的高维模型以有效地关联诸多变量以提出下一步优化的参数建议。刘建国教授 通讯单位：托起腾飞天科谈量 南京大学 论文DOI：托起腾飞天科谈量 10.1039/D0TA12571G 全文速览结合人工智能(AI)开展研发现已成为如今材料研究领域的新兴趋势，因为机器学习能够基于大数据进行准确的决策和预测从而显著缩短材料开发周期。
担任PNSMI（SCI期刊），济南经济技人奖者技《电化学》杂志编委，出版2部专著。通过广泛考察从基础线性回归(图4a中绿色菱形)到传统机器学习算法(图4a中橙色倒三角)，物获集成算法(图4a中蓝色方块)再到深度学习(图4a中红色五角星)的34种不同机器学习算法在测试集上的性能极限(这一过程通过网格化超参数优化实现，物获遍历并训练了超过20万个超参数组合)，可以发现在这一回归任务中，集成算法与深度学习的均方误差较低，相关系数更大，因此最表现最为优异。此外，创新从一些次要节点中，也可以看到决策树推荐高电化学活性面积(107.5m2 g-1)与高金属载量的催化剂(42.25wt.%)的研发。
实际上，驱动在AI领域，这种针对算法的评估和比较是长期以来用来解决问题的通用做法，例如著名的Kaggle竞赛。整个系统在优化时需要同时考虑到多个层面的物理化学过程，托起腾飞天科谈量例如表面催化，材料传输和热电耦合。
b)筛选并保留前27个核心特征后的特征排序结果示意图;c)使用随机森林(RF)与XGboost进行特征筛选后的测试集预测性能表现变化柱状示意图为了减少过拟合风险同时减少计算量和模型部署成本，济南经济技人奖者技首先对记录的复杂的特征进行初步筛选清洗是必要的。
模块三：物获决策建模图4a)34种不同机器学习算法在进行超参数网格优化后预测最大功率密度建模在测试集上的性能表现(均方误差RMSE与相关系数R2);b)最优人工神经网络预测最大功率密度在测试集上的预测性能(横坐标)与实际性能(纵坐标)的模型计算结果散点示意图作为拥有复杂参数与高成本实验的膜电极体系，物获使用大数据直接构建数据驱动模型来预测实验输入的性能输出能够为研发者提供参考，并极大精简研发所需试错成本。2、创新润滑油不能有刺激性。
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