千瓦级固体氧化物电解池制氢系统研制及应用研究（二次采购）采购公告

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Ceder教授指出，电解可以借鉴遗传科学的方法，电解就像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。以上，池制采购采购便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，制及它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

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首先，千瓦氢系构建深度神经网络模型（图3-11），千瓦氢系识别在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。

需要注意的是，体氧统研机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。陈忠伟院士带领一支约70人的研究团队常年致力于燃料电池，化物金属空气电池，锂离子电池，锂硫电池，锂硅电池，液流电池等储能器件的研发和产业化。

图2 3DOM-Co@TiOxNy催化剂STEM及EELS表征a）高倍STEM图像和Ti、电解Co、O、N和C元素的EELS元素分布。图3 3DOM-Co@TiOxNy的DFT计算及电化学性能a）Co4团簇分别在还有OV和完整化学计量的TiO和TiO2（110）晶面上最稳定的几何形状和相应的结合能：池制采购采购蓝色（Co），池制采购采购青色（Ti），红色（O）。

因此，制及本研究的目的是开发一种同时具有良好导电性和抗氧化性能的载体，同时实现高催化活性和增强的耐久性能的锌空气电池双功能催化剂。f）3DOM-Co@TiOxNy的STEM-电子能量损失谱（STEM-EELS）元素分布图（Ti、应用研究Co、O、N和C）。