（i-l）Pd1-Pt1/FeOx的ACHAADF-STEM图像、国电元素映射和PdK-edgeFT-EXAFS光谱。

因此，南瑞2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。为了解决上述出现的问题，山社结合目前人工智能的发展潮流，山社科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

3.1材料结构、武郑相变及缺陷的分析2017年6月，武郑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。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：宗强原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。随后开发了回归模型来预测铜基、履新铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，履新同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

国电这就是最后的结果分析过程。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，南瑞由于原位探针的出现，南瑞使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、山社3-6所示。

当然，武郑机器学习的学习过程并非如此简单。虽然加入疏水性聚四氟乙烯或造孔材料等添加剂可以改善传质，宗强但是在不牺牲CL中质子电导率下优化气体扩散，宗强以实现低Pt负载量的高效燃料电池仍面临着巨大挑战。

此外，履新Nafion中的-SO3H基团可强烈吸附并占据Pt表面的活性位点，从而降低Pt活性，进而降低相应的质量活性（MA）和功率密度。国电【导读】商用质子交换膜燃料电池（roton-exchangemembranefuelcells,PEMFCs）正极上的氧还原反应（ORR）通常由铂（Pt）基催化剂催化。

此外，南瑞作者使用聚苯乙烯磺酸（PSA）取代催化层中的Nafion，在没有进一步优化下，使用PSA-COF离聚体的MEA性能与纯Nafion的性能相当。通过对具有不同孔径的其他COF以及其他刚性磺化材料进行控制实验，山社证明了该COFs的特殊性能。