图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，杰记利如金融、杰记利互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

落选拉德相关操作方法将在未来纳米级电催化剂合理设计中的重要性和前景。一、德怀蒂帕导读在选择性地催化CO2还原反应(CO2RR)产生乙烯，乙醇和丙醇等多碳(C2+)产物的化学演化过程中，铜是唯一具有可观的速率的多相电催化剂。

特麦这项研究是在空间上解决CO2RR活性Cu位点复杂性质的一个里程碑。定量的构效关系表明，本和金属Cu纳米颗粒分数越高，C2+选择性越高。受Cu纳米颗粒通过快速NP进化而活跃形成的启发，姚明可以设计各种方法来利用这种结构转变来生成具有更高C2+固有活性的纳米催化剂。

杰记利相关研究工作以OperandostudiesrevealactiveCunanograinsforCO2electroreduction为题发表在国际顶级期刊Nature上。近年来，落选拉德电子显微镜和基于同步辐射x射线等的动态现场原位/原位方法的发展为探测反应条件下电催化剂的活性位点和结构变化提供了强大的无损检测手段。

特别是，德怀蒂帕具有高时空分辨率的原位方法有助于阐明Cu纳米颗粒(NP)电催化剂（低于100nm)的活性位点。

特麦使用电子和x射线探针和额外的分子水平光谱方法进行操作分子结构研究的相关性将揭示哪些中间体结合并在这些纳米颗粒边界上支持的活性位点上进行C-C耦合。图三、本和超高浓度电解液（WiSEs）的应用©2023ACSpublication（a）低浓度电解液和WiSEs的溶剂化结构示意图。

姚明（c）5mAl(OTf)3WiSE的溶剂化结构示意图。杰记利（c）4.5mLiTFSI-CO(NH2)2-H2O共晶电解液的溶剂化结构示意图。

二、落选拉德【成果掠影】在此，落选拉德中科院长春应化所明军研究员、马征特别研究助理联合兰州大学张俊丽教授，提出了水系电解液溶剂化结构和金属离子（脱）溶剂化过程的定量和图形模型（即界面模型），以总结电解液-电极界面化学和电极性能之间的关系。图八、德怀蒂帕水系共晶电解液策略©2023ACSpublication（a）7-LiTFSI/3-LiBETI/20-H2O共晶电解液的溶剂化结构示意图和（b）电化学窗口测试。