记得当时我妈正在跳减肥操，湖南正起劲儿呢。
开始模块二：决策建模图3a)使用核心特征进行决策树建模针对如何获得高最大功率密度的可视化决策路径示意图。课题组介绍丁睿（第一作者）南京大学现代工程与应用科学学院2014级毕业生，受理司准新能源科学与工程专业。
第电本文亮点AI机器学习由于其卓绝的大数据挖掘以及在部分任务上能够超出领域专家潜力已经而在近年广受关注。有70%的预测点成功落在±150mWcm-2的误差容许范围内(绿色边界内的灰色区域)，批售证明这一大数据驱动的预测模型能够有效并快速地为实验人员直接提供实验输入的可靠性能预测参考。除此之外，入申大部分迄今为止将机器学习引入材料研发的研究工作通常仅向读者展示使用少于10种机器学习算法构建的大数据模型。
基础研究包括燃料电池新型电催化剂设计与制备、湖南高性能膜电极设计与制备、湖南燃料电池电堆和系统集成、燃料电池制造技术、燃料电池长期寿命衰减机理、高性能新型化学电源以及机器学习在电化学能源中的应用等方面。因此，开始提出了标准的机器学习工作流程，开始其模块包括数据库构建，特征筛选，决策建模，回归建模和极值优化并与研究人员在AI指导下进行的实验探索构成了完整的新型材料研发循环。
如图3a所示，受理司准决策树是最为高效与精确的模型之一，受理司准在高测试集分类准确率(88%)的前提下，决策树模型智能地提出了将质子交换膜厚度作为根节点，同时在后续节点中针对不同质量分数与质量活性的催化剂以及不同膜电极载量要求等各种情况下如何进行个性化优化提供了决策边界和建议。
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