国网这项工作为发现高倍率的电极材料提供了新的机会。

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3.1材料结构、物资相变及缺陷的分析2017年6月，物资Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。需要注意的是，协议选人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。2018年，库存在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，招标详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。就是针对于某一特定问题，采购建立合适的数据库，采购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。

然后，标候为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

以上，国网便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。针对这一情况，天津推荐封伟教授团队对二维GeTe的光催化性能和空气稳定性展开了研究。

（a，年第b，e–h）Ar-GeTe，（c，d，i–l）O-GeTe。在N2氛围中对材料的光学性能表征结果表明，物资GeTe纳米片具有优异的光催化产氢性能，物资Ar-GeTe的最高光催化产氢速率可达到1.13mmol∙g-1∙h-1，比O-GeTe纳米片（0.54mmol∙g-1∙h-1）高出109%（图4）。

（f，协议选人j）低倍率TEM照片，（g，k）高分辨率TEM显微照片和（h，l）Ar-GeTe和O-GeTe薄片的SAED图案。Ar-GeTe（c）和O-GeTe（d）纳米片光催化循环稳定性测试图文章从2个角度对纳米片氧化后光催化性能的下降这一结果进行了解释，库存首先通过第一性原理计算了单层GeTe和O-GeTe的带隙宽度和态密度（图5），库存可以看出氧化后样品的带隙增大，但是在GeTe中，价带和导带分别由Te的p轨道和Ge的p轨道贡献，而在O-GeTe中，价带和导带主要由Te的p轨道提供的，这会使样品在氧化后更易于重组光生载流子，并降低光催化性能。