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图二、鼓励第一轮机器学习（a-b）FE-CO和FE-C2+在第一轮机器学习中通过boost决策树回归分析获得的特征重要性。【小结】综上所述，支持中和作者通过机器学习（ML）加速了电沉积添加剂的发现，以制备用于CO2RR的Cu催化剂。
2015-至今厦门大学教授，民营入选国家高层次人才计划青年项目，闽江特聘教授。企业权交2011年于北京大学数学科学学院取得概率统计专业博士学位。参参2018-19年在德国马克思普朗克促进会进化生物学研究所访问。
目前，推进碳达碳排ML辅助催化剂的开发还受到大量实验数据的限制。在Sn/Cu双金属体系中，峰碳放权Cu2O相在CO2RR中生成CO/HCOOH也很重要。
图三、用能易第二轮机器学习（a）将分子结构转换为MFF表示形式。
其中，河北用于CO2RR的Cu催化剂可得到包括C1（CO、HCOOH、CH4、CH3OH）和C2+（C2H4、C2H6、C2H5OH、C3H7OH）等一系列产物。系统应用方面，鼓励当贝PadGO搭载被誉为大屏iOS的当贝OS，该系统不仅是当贝智能硬件产品的杀手锏，也深受三星、索尼、LG等全球知名厂商认可。
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