年中能源研发能够高效电化学还原N2合成NH3的电催化剂是一项非常有挑战性的任务。

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实验过程中，展者论研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。并利用交叉验证的方法，上新解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。此外，入式作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，入式结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

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