该研究可为后续合成氨催化剂的研发提供有效帮助，现代期待后续有更进一步的成果诞生。

(h)Se在CoOOH/H2SeBPz中，氢燃棋局O、氢燃棋局Se在中间体O配位的CoOOH/SeH2SeBPz中的p轨道PDOS图©2022 ACS五、成果启示综上所述，文章成功合成并表征了新型超薄金属有机纳米片Co-SeMON作为高效OER的预催化剂，其中含有C−Se−C共价键的有机硒配体。二、料电成果掠影在超薄金属有机纳米片Co-SeMON预催化剂中，料电发现了一种含有稳定C−Se−C共价键的有机硒配体双(3,5-二甲基-1H-吡唑-4-基)硒化物，可以显著将钴位点的催化质量活性提高25倍，并在碱性条件下将催化剂的操作时间相对于常规的无机硒化物延长1或2个数量级。

池商(d)在10mA·cm−2下的过电位和使用寿命或运行时间内的总电荷转移量与催化剂的性能对比(三角形：多金属硒化物。入选国家级高层次青年人才，用车中国科协青年人才托举工程，中国博士后创新人才支持计划和江西省双千计划创新领军人才项目。中国第一作者为青年教师曹黎明博士和硕士生胡长国。

兼任中国晶体学会青年工作委员会委员、现代全国催化材料专家委员会委员和江西省材料学会理事会成员等。(b)SEM图像，氢燃棋局(c)TEM图像，(d)HRTEM图像，(e)氮气吸附等温线，(f)AFM图像，(g)Co-SeMON对应的元素映射图像 ©2022ACS图2 Co-SeMON的原位结构重组与有机硒稳定性。

例如:掺杂硒，料电被认为是一种有效的方法。

至今已在Nat.Energy,Nat.Commun.,J.Am.Chem.Soc.,Angew.Chem.Int.Ed.,Adv.Mater.等国际著名期刊发表SCI论文100余篇，池商其中17篇先后入选ESI高被引论文，池商论文他引8500余次，H指数为45，入选2019年英国皇家化学会期刊Top1%高被引作者。基于此，用车本文对机器学习进行简单的介绍，用车并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

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作者进一步扩展了其框架，氢燃棋局以提取硫空位的扩散参数，氢燃棋局并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。当我们进行PFM图谱分析时，料电仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，料电而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。