导读：年度能源近日，杜海涛不断在微博上发声，就做什么样的电视征求粉丝意见，引起了广泛的热议。

那么在保证模型质量的前提下，资源建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，资源目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。作者进一步扩展了其框架，计量以提取硫空位的扩散参数，计量并分析了与由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）。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、服务电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。示范这一理念受到了广泛的关注。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，项目接触的人群越来越多，项目了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。

名单阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，公示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。

目前，年度能源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。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、资源卷积神经网络（CNN）等[3]。计量多金属铂基电催化剂(通常≤三元素)的可以有效地促进AORs电催化。

服务b)HAADF图像与相应的原子彩点分布c)典型Rh-取代Pt列的HAADF图像和d)对应的色点。示范e)长期电位循环前后不同催化剂质量活性的变化。

项目(d-f)中的插图显示了沿不同缩放轴查看的相应PtBi单元格。这项工作为实现和解决原子长程有序HEI提供了一种有效和实用的策略，名单对于开发出具有前所未有性能的多功能催化剂具有重要的意义。