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然而，吉尼界纪材料的组成元素确实对重建电极的形态以及其电催化活性具有一定的影响。第三，斯世始怀生晶体钙钛矿氧化物通常在高温下制备，是具有良好烧结的块体，导致其低的比表面积。

a，录中b）在OER（a）和HER（b）之后，在10和-10mAcm-2的电流密度下2分钟的SCFP-NF的SEM图像。a，国的钢化b）比例尺分别为20和200nm。玻璃无定形SCFP样品的TEM图像。

无定形SCFP-NF催化剂显示出1000mAmg-1的质量活性和650h的水分解操作稳定性，让老这优于现有技术的RuOx-NF偶联Pt-NF电极，代表着水裂解的重大突破。c，外开d）SCER-NF和对照样品对OER（c）和HER（d）的稳定性试验。

c，疑人d）比例尺分别为10和200nm。

a）NF底物，最尴SCF-NF，SCFP-NF和RuOx-NF样品的OER活性。吉尼界纪这就是最后的结果分析过程。

目前，斯世始怀生机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。然而，录中实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

然后，国的钢化使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。近年来，玻璃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。