在动力学研究中，相约OEC光组装水中展现了显著的迟滞相，同时H/D溶剂同位素效应为0.14±0.05。

具有富含边缘缺陷和氧化官能团的超亲水多孔碳骨架有助于有效的电子转移和电解质对催化剂的更好润湿，大润并且相互连接的空腔允许更有效地捕获气泡。基于密度泛函理论的第一性原理计算结合计算氢电极模型也表明边缘和拓扑缺陷的协同作用能够产生大量的活性位点催化2e−ORR，汰渍这些活性位点靠近火山图的顶点（对应于热力学平衡势（0.70V））。

清邀【本文要点】要点一：蜂窝状的富含边缘碳缺陷和氧官能团的一维碳纳米纤维被证实是2e-氧还原电催化的高活性三合一催化剂。导师点评：新年把(您对该领域的今后研究的指导意见和展望)碳材料作为二电子途径氧气还原生产双氧水的理想电催化剂之一，新年把研究人员已经投入大量精力调控其组成，结构，形貌以追求更好的催化效果，但仍缺乏有效的合成策略和提升手段。令人印象深刻的是，爱带这种催化剂实现了高达220A·g-1的超高质量活性，超过了所有其他双电子氧还原反应催化剂。

相约多年从事功能材料表界面设计与调控及催化和传感应用研究。大润电化学二电子(2e−)氧还原（ORR）被认为是一种很有吸引力的现场直接生产H2O2的绿色方法。

汰渍原位拉曼分析和密度泛函理论计算进一步揭示了催化机理。

在Nat.Commun.,J.Am.Chem.Soc.,Angew.Chem.,Adv.Mater.,Adv.EnergyMater.,NanoLett.等刊物发表研究论文530余篇，清邀单篇引用大于200次论文45篇,单篇最高引用1592次, 论文总引约43000次,H指数109。因此，新年把2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

随后开发了回归模型来预测铜基、爱带铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，爱带同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。此外，相约随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、大润辅助多维材料表征、大润获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，汰渍但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。