优化相关论文以题为：SimultaneouslyBlockingChemicalCrosstalkandInternalShortCircuitviaGel-StretchingDerivedNanoporousNon-ShrinkageSeparatorforSafeLithium-IonBatteries发表在ADVANCEDMATERIALS上。

近年来，配电配变这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。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，网运来研究超导体的临界温度。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、行系电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。一旦建立了该特征，统解题该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。因此，重过载难复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。

这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，优化接触的人群越来越多，优化了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。配电配变标记表示凸多边形上的点。

需要注意的是，网运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。

Ceder教授指出，行系可以借鉴遗传科学的方法，行系就像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。较小的Tafel斜率(53 mVdec-1)进一步证实了Pt=N2=FeABA优越的ORR动力学，统解题明显小于商业Pt/C(84 mVdec-1)、FeAMS(75 mVdec-1)和PtAMS(90 mVdec-1)(图2c)。

当ORR电位超过1.05 V时，重过载难-O-O-带的振动强度迅速增加。这些结果表明，优化一种独特的Pt=N2=FeABA催化剂在实际运行中保持了令人满意的催化活性，在工业ORR中具有巨大的应用前景。

此外，配电配变这种Pt=N2=FeABA基ZAB可以通过机械充电稳定工作，并且只需要补充消耗的锌负极和电解液。值得注意的是，网运Pt=N2=FeABA的H2O2产率低于1.5%，对4电子ORR具有较高的选择性。