采用高比表面积的钛基基底，施方色电可以产生很强的金属-载体相互作用，对提高铂纳米簇催化剂的活性和稳定性起到了关键作用。
基于此，大内本文对机器学习进行简单的介绍，大内并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。需战（e）分层域结构的横截面的示意图。
2018年，略实励绿力交在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。3.1材料结构、案鼓相变及缺陷的分析2017年6月，案鼓Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。施方色电这一理念受到了广泛的关注。
当然，大内机器学习的学习过程并非如此简单。需战机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
需要注意的是，略实励绿力交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。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），案鼓所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。采用高通量磁控溅射室，施方色电在碱性介质中制备了二元Pd-Cu固溶体电催化剂薄膜。
在WO3/pn-Si微柱阵列中，大内随着柱密度的增加，光电流密度先增大后减小。电极明确的几何结构首次将光密度分布和光电极的微观结构几何结构联系起来，需战从而表达了这种关系对PEC性能的影响。
综述了制备多活性位点的新策略和新方法，略实励绿力交如双空位、活性位点的不同组分、FLPs等。案鼓CIBH催化剂为实现工业应用所需的操作电流的烃生产铺平了道路。
