研究进展近日，微信网来自福州大学詹红兵和中科院福建物构所温珍海（共同通讯作者）在NatureCommun.上发表文章，微信网题为Carbon-coatedMoS1.5Te0.5 nanocablesforefficientsodium-ionstorageinnon-aqueousdual-ionbatteries。

并利用交叉验证的方法，正中国解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。为了解决上述出现的问题，吃掉结合目前人工智能的发展潮流，吃掉科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

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然后，微信网采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

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互联作者进一步合成了Ru-CON150mg(700°C,2h)用于研究退火温度的影响。与有序的Ru-CON相比，微信网无序的Ru-CONNCs表现出更好的HER活性和更大的电催化稳定性，这种新颖的策略扩展到其他金属，例如Ir和Fe，得到了相似的结果。

计算有序和无序S-Ru-CON的HER过渡态并比较，正中国有序S-Ru-CON催化剂上的H2O解离是吸热的，具有大的能垒。此外，吃掉优化的CON单体也显示出非平面结构，表明单层也被扭曲。