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送变（g）使用SnO2和SnO2-HP作为ETL在ITO/PET上制作的柔性平面PSC微型模块的反向扫描测量的J-V曲线序推线路c)这4点相对应的L-edge电子能量损失谱,插图显示Co在各种催化剂中的L3/L2电子能量损失谱强度比值;d)W在各种催化剂中的X射线光电子能谱。

c)密度泛函理论计算得到的优化催化剂模型（左：进川交流CoFeWOx，中:CoFeOx,右:CoOx）。渝特研发高效的析氧反应催化剂具有重要的现实意义。开工b）在2´2厘米泡沫镍上制备的催化剂的照片。

准备图四.催化剂析氧反应活性的机理研究a)原位电阻抗谱。甘肃高压工作同时在经过120小时的测试后仍然保持良好的稳定性。

送变钴铁钨(CoFeW)三元金属氢氧化物因其优异的催化性能被认为是最有前景的非贵金属析氧反应催化剂之一。

序推线路图二.钴在各种催化剂中的电子结构a)Co在各种催化剂中的X射线光电子能谱。目前，进川交流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。

Ceder教授指出，渝特可以借鉴遗传科学的方法，渝特就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。近年来，开工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。

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