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目前，自主装天制氢装置机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。然气阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

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首套图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、自主装天制氢装置辅助多维材料表征、自主装天制氢装置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。（e-g）GB-TaxTmyIr1-x-yO2-δ纳米催化剂的低分辨率TEM、然气HRTEM和放大HRTEM图像。

（b）IrO2、投用Ta0.1Ir0.9O2-δ、Tm0.1Ir0.9O2-δ和Ta0.1Tm0.1Ir0.8O2-δ的过电位与p带中心的相关性。文献链接：首套Torsionstrainediridiumoxideforefficientacidicwateroxidationinprotonexchangemembraneelectrolyzers(Nat.Nanotechnol.，首套2021，10.1038/s41565-021-00986-1)本文由材料人CYM编译供稿。

自主装天制氢装置已获得的奖项和荣誉包括NSFCAREER奖,ResearchCorporationCottrellScholar奖,《麻省理工技术评论》杂志评选的世界35岁以下35位创新者之一(TR35奖),ACSExxonMobilSolidStateChemistry奖学金,AlfredP.Sloan研究奖学金,ACSInorganicNanoscience奖等。（b-d）无GB的TaxTmyIr1-x-yO2-δ纳米颗粒的低分辨率TEM、然气HRTEM和放大的HRTEM图像。