电改东电度合该项研究也为高性能富锰正极拓宽了其在电池领域的新的应用。

近期代表性成果：再加中交则要1、再加中交则要Angew: 调节单原子掺杂二氧化钛中晶格氧的电荷转移以HER中科院化学研究所姚建年院士和北京交通大学王熙教授分别以TM1/TiO2和HER为模型催化剂和模型反应，系统地研究了催化作用下的电荷转移。研究人员研究了在50倍的盐度梯度下，速广施细双极膜的最大功率密度可达~6.2W/m2，比Nafion117高出13%。

文献链接：力市https://doi.org/10.1021/acsnano.0c012983、力市NanoLett:层状石墨烯用于定量分析锂离子电池介电层集电器的界面性能北京大学刘忠范院士和彭海琳教授等人证实了基于石墨烯设计的Al集电器/电解质界面处增强的防腐性能，石墨烯表层使商用铝箔用作LIB中的正极集电器时具有与电解质和电极材料几乎理想的界面深圳森力霸是一家门窗五金配件的集成供应商，场年在过去三十多年的发展历程中，场年深圳森力霸致力于研制符合大众消费者使用的高端门窗五金配件，持续为门窗行业提供先进的门窗五金解决方案。被誉为亚洲最专业的门窗幕墙采购平台第29届铝门窗幕墙新产品博览会将于2023年4月7日-9日在广州保利世贸博览馆盛大开展!届时，同集深圳森力霸将带来最新科技成果、同集全新产品矩阵华丽登场，为众多建材家居人士带来精彩纷呈的新品精品盛宴。

广州铝门窗幕墙新产品博览会始于1995年，易实由中国建筑金属结构协会铝门窗幕墙分会主办，英富曼会展集团广州城博建科展览有限公司承办。作为本次铝门窗幕墙新品展的受邀展商之一，电改东电度合深圳森力霸将会展示其在高端门窗五金配件领域潜心研发的具备行业前瞻性和技术颠覆性的最新产品技术，电改东电度合进一步提升自身品牌知名度。

精益求精的产品体系和完善的门窗五金解决方案让深圳森力霸收获了消费者的良好口碑，再加中交则要并先后斩获中国十大五金品牌、再加中交则要中国十大门窗五金品牌、中国十大门控五金品牌等荣誉称号，在门窗五金领域展现出强大的市场竞争力。

截至目前，速广施细深圳森力霸已研发出基本覆盖市面上所有热门门窗种类的五金系统，速广施细包括但不仅限于窗纱一体五金系统、外开下悬五金系统、内开内倒五金系统、平开门五金系统等。为了解决这个问题，力市2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

当我们进行PFM图谱分析时，场年仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，场年而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。目前，同集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。

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：易实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，易实对症下方，方能功成。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，电改东电度合来研究超导体的临界温度。