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机器学习包含两个建模部分，研究从数据科学的角度研究电催化剂化学性质与半波电位之间的关系以及合成参数与吡啶物种含量之间的关系。创造研究者们往往采用的高温条件导致能带来高石墨化程度和相对良好的化学稳定性。

三者的结合，伏制不仅使研究者获得了一种优良的非贵金属ORR催化剂（E1/2=0.82Vvs.RHE），伏制而且揭示了一种被忽略的火山型演变规律，还证明了机器学习有能力挖掘隐藏在复杂实验数据中的关键因素和机制，以促进能源材料的优化。另一方面，氢转仅凭主观化学直觉设计实验可能会因为研究者的学术背景与经验带来偏见，从而导致有一些重要影响因素可能会被研究者人为忽略。承担多项国家重点专项课题、化效国家自然科学基金以及江苏省杰出青年基金等项目。

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