Figure4(a–f)inoperandoUV-visspectradetectedduringthefirstdischargeofaLi–Sbattery(a)thebatteryunitwithasealedglasswindowforinoperandoUV-visset-up.(b)Photographsofsixdifferentcatholytesolutions;(c)thecollecteddischargevoltageswereusedfortheinsituUV-vismode;(d)thecorrespondingUV-visspectrafirst-orderderivativecurvesofdifferentstoichiometriccompounds;thecorrespondingUV-visspectrafirst-orderderivativecurvesof(e)rGO/Sand(f)GSH/SelectrodesatC/3,respectively.理论计算分析随着能源材料的大力发展，助施筑信计算材料科学如密度泛函理论计算，助施筑信分子动力学模拟等领域的计算运用也得到了大幅度的提升，如今已经成为原子尺度上材料计算模拟的重要基础和核心技术，为新材料的研发提供扎实的理论分析基础。

那么在保证模型质量的前提下，工建建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，工建目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。根据Tc是高于还是低于10K，模推将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

对错误的判断进行纠正，动建我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，息模型接触的人群越来越多，息模型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。发展这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

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：助施筑信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，助施筑信对症下方，方能功成。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、工建电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

此外，模推Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

因此，动建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。在最近报道的催化剂中，息模型金属酞菁（MPc）分子由于其特殊的不饱和配位M-N4位点具有良好的催化功能而备受关注。

该催化剂具有金属单位点配合物和MX/MoS2异质结构的多重优势，发展并且层叠杂化结构可以产生独特的协同效应，发展诱导电子重新配置和分布，以及适当调节能垒和吸附/解吸，从而促进HER和OER的催化活性。b)Mo3d、助施筑信c)S2p、d)Ti2p、e)C1s和f)O1s的HR-XPS光谱，分别来自MX(i)、MX/MoS2(ii)和MX/MoS2-FePcVOPc(iii); MoS2-FePcVOPc中g)Fe2p、h)V2p和i)Ni1s+Mo3p的高分辨率光谱。

工建i)MX/MoS2-FePcVOPc杂化物的STEM-EDS映射图像。模推d)ΔG H*的比较在不同活性位点之间。