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随后，极多2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。股势我们便能马上辨别他的性别。
根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、力激无监督学习、半监督学习以及强化学习。首先，战正构建深度神经网络模型（图3-11），战正识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。Ceder教授指出，膜电可以借鉴遗传科学的方法，膜电就像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。
作者进一步扩展了其框架，极多以提取硫空位的扩散参数，极多并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。对错误的判断进行纠正，股势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。
力激（e）分层域结构的横截面的示意图。
战正图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。（c）由3DMoS2，膜电3D-MoS2/G，3D-Co（16.4％）-MoS2/G和商业40％Pt/C催化的HER相应Tafel图。
【引言】析氢反应（HER）涉及质子和电子转移到活性位点，极多然后氢的电子耦合吸附/解吸，极多因此催化性能强烈依赖于质量传递、电子传导和催化剂的内在活性。（c）和（i）中的插图显示了MoS2中Mo空位和掺杂Co原子的示意图，股势以及相应的TEM模拟和线性强度分布。
力激这项工作为提高催化剂的活性和稳定性提供了一种很有前途的策略。【小结】综上所述，战正通过结构工程，形成了由MoS2和石墨烯组成的有序三维介孔复合结构，显著提高了MoS2的电化学析氢活性和稳定性。