电力道惠州比亚迪实业有限公司品牌推广科科长谢雯表示：O2O从字面上理解就是简单的线上线下同时运作的项目。

然而，企业实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。然后，脱碳为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

并利用交叉验证的方法，要知解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。因此，些事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。首先，电力道利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，电力道降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

随后开发了回归模型来预测铜基、企业铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，企业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。然后，脱碳采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

3.1材料结构、要知相变及缺陷的分析2017年6月，要知Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：些事原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。然而迄今为止，电力道绝大部分的研究仍主要针对于纯粹的传统固体催化剂或者是金属配合物分子催化剂的设计与优化，电力道而对固体聚合物材料/金属配合物分子的复合催化体系鲜有报道与研究。

企业引入带电基团增加分子内静电场效应（如图10所示）。于2021年8月加入石油化工科学研究院，脱碳从事CO2电化学还原等研究。

文章亮点该综述首先对电催化CO2还原的传统固体催化剂（solid-statecatalysts）、要知分子催化剂（molecular catalysts）以及近年来利用分子催化剂为构筑单元合成出的分子基聚合催化材料（polymer-catalystcompositesystems）的催化特点进行了总结与比较。除此之外，些事金属位点周围的蛋白结构官能团作为第二配位环境（SecondaryCoordinationSphere），些事可以很好地通过与被金属位点结合的活性中间体之间的相互作用（例如，H键相互作用，静电相互作用，等等）来稳定中间体，从而降低催化过程的动力学能垒提高催化活性。