东北大学的李犁教授、湖南王淑兰教授、湖南牛萍副教授联合伦斯勒理工学院的石建副教授作为通讯作者共同回顾总结了多孔二维材料在光催化和电催化方面的进展。

合适提升的d带能级可以促进过渡金属与中间产物的吸附作用，建7座从而达到促进OER的催化作用。但是，抽水导致LOM的化学和结构起源还没有完全被了解，这妨碍了OER电催化剂的合理设计。

（4）在ORR和OER催化过程中的中间产物*OOH与晶格应变NiFeMOF的Ni4+的出现密切相关，电站达对氧电催化剂的高效4电子反应起着重要的作用。因此中国科技大学的刘清华教授课题组就利用紫外光辐射对NiFeMOF材料进行改性，规模增大NiFeMOF的层间距，规模引入催化效果最佳的晶格应变，表现出比原始NiFeMOF增大的50-100倍质量活性，在这催化工程中出现的Ni4+起到了非常重要的作用。SeamlesslyConductiveCo(OH)2 TailoredAtomicallyDispersedPtElectrocatalystinHierarchicalNanostructureforEfficientHydrogenEvolutionReaction,EnergyEnvironmentalScience,2020DOI:10.1039/D0EE01347Ahttps://doi.org/10.1039/D0EE01347A6ACSCatalysis:d带中心理论指导设计合成双金属磷化物(NixFe1-x)2P纳米片，千瓦探寻最优化OER催化剂单金属磷化物Ni2P于其接近零价的金属特征而成为一种吸引人的OER催化剂，千瓦但其不理想的OER催化活性阻碍了Ni2P的进一步发展。

（2）结构分析表明CrOx对Cu-Ni的氧化态有很强的调节作用，湖南导致Ni和Cu氧化态的升高。建7座说明CrOx与Cu之间的协同作用共同促进了催化剂的HER活性。

抽水寻求中性条件下低廉且储量丰富的高效HER催化剂是实现海水分解和结合生物工艺生产太阳能燃料或者升级CO2成为具有附加值的化学燃料的重点研究方向。

本文要点（1）金属氧化物团簇修饰的Cu催化剂中，电站达Cu位点优先结合H，电站达而金属氧化物促进OH吸附，其中CrOx修饰的Cu催化剂表现出显著提高的HER活性，但是CrOx本身并不具备HER活性。随后，规模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。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，千瓦然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，湖南举个简单的例子：湖南当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，建7座详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。然后，抽水为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。