他们照料花草，不怕是最爱光亮，是善良亲切的小妖精。

富富（f）Co0.15Fe0.85N0.5 NSs电催化剂在10000个CV循环之前和之后的极化曲线。然而，代败代创到目前为止报道的大多数TMNs催化剂适用于ORR，对于OER则不然。

家怕 （g）CoxFe1-xN0.5 NSs的双单元模型。此外，不怕DFT计算表明Co0.15Fe0.85N0.5 NSs结构中的Co-Fe位点被优化，不怕促进OH⁎向O⁎转化，O⁎-O⁎耦合和O2形成，表明Co-Fe位点在增强OER催化方面确实表现出非常理想的协同作用。（c-e）在Co0.15Fe0.85N0.5表面的（c）OH*，富富（d）O*和（e）OOH*的优化吸附结构。

最近的研究表明，代败代创合金化是提高OER电催化性能的重要途径。家怕图2 Co0.15Fe0.85N0.5 NSs的XPS光谱和EXAFS光谱表征（a）Co0.15Fe0.85N0.5 NSs的Fe2pXPS光谱。

不怕由于常用的OER催化剂铱（Ir）或钌（Ru）和ORR催化剂铂（Pt）稀有且昂贵。

（b）Co-Fe模型的优化吸附结构，富富显示氧重组步骤的初态，过渡态和终态。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，代败代创由于原位探针的出现，代败代创使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

就是针对于某一特定问题，家怕建立合适的数据库，家怕将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。此外，不怕目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

富富标记表示凸多边形上的点。那么在保证模型质量的前提下，代败代创建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，代败代创目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。