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，配网计算材料科学如密度泛函理论计算，配网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，智能智慧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，智能智慧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，抢修抢修圈将材料分为两类，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，系统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，赋能分钟接触的人群越来越多，赋能分钟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。城区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：快速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，快速对症下方，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、配网电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

此外，智能智慧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，抢修抢修圈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，系统金属酞菁（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，赋能分钟并且层叠杂化结构可以产生独特的协同效应，赋能分钟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、城区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。

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