西瓜子不消化，用大有答会出现在便便里。

参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：流量认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，流量对症下方，方能功成。近年来，东热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。

另外7个模型为回归模型，式打预测绝缘体材料的带隙能（EBG），式打体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。属于步骤三：开山模型建立然而，开山刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、榜上3-6所示。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、用大有答卷积神经网络（CNN）等[3]。经过计算并验证发现，流量在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

根据Tc是高于还是低于10K，东热将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

式打机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。图4. BiNS/CF在NRR不同施加电势下的自由能分布，开山星号（*）表示吸附部位[5]。

图7，榜上比较BiNP和BiNS进行NRR电解后的紫外吸收光谱，直接得出铋纳米片相对于铋纳米粒子有更好的催化产氨性能。那对于其他金属，用大有答例如应用于光催化的铋基材料是否也满足这个条件呢？表2.关于Bi基催化剂在NRR应用的总结从汇总的数据显示，用大有答铋基材料对于NRR反应也有良好的选择性、催化效率和速率。

前言众所周知，流量氨气在农业和工业发展中的地位举足轻重。从目前来说，东热Fe、W、Mo、Ru被公认是最高效的NRR催化剂。