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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)，收入少数人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。研究领域为将大数据机器学习与清洁能源材料设计及理论计算（第一性原理、收入少数人量子化学、收入少数人有限元模拟）三者的交叉结合探索，同时在燃料电池低铂、非贵金属氧还原催化剂开发发，单原子催化剂设计，新型结构功能纳米材料设计上具有研究经验和浓厚兴趣。最后，收入少数人以回归建模中获得的高精度预测模型作为目标优化函数，收入少数人机制优化模块能够直接根据已有实验条件为研究者提供可能获得最优性能的参数建议，从而构成完整的AI辅助研发循环。

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