为何石化巨头要发展绿氢？

为何在天然气（甲烷）直接转化制高值化学品和煤基合成气直接制低碳烯烃等研究领域取得重要研究进展。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，石化但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。首先，展绿构建深度神经网络模型（图3-11），展绿识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

最后我们拥有了识别性别的能力，为何并能准确的判断对方性别。然后，石化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。以上，展绿便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

然后，为何使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。有很多小伙伴已经加入了我们，石化但是还满足不了我们的需求，期待更多的优秀作者加入，有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。

展绿机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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（DOI:10.1016/j.scib.2020.01.025）图4两步法将PbBr2前驱体膜转化为Cs-Pb-Br膜的过程示意图半导体光催化剂中带边工程中点缺陷的抑制目前，展绿光催化和光电化学反应对光能的利用率较低，展绿其机理尚不清楚。由于外层MoS2（002）晶面与相邻内层Cu2-xS（002）晶面高度匹配，为何因而外层MoS2层可以垂直生长在内层Cu2-xS表面。

相关研究以DefectEngineeringinSemiconductors:ManipulatingNonstoichiometricDefectsandUnderstandingTheirImpactinOxynitridesforSolarEnergyConversion为题目，石化发表在AFM上。电化学水分解，展绿特别是由可再生能源提供动力，已被认为是可扩展生产高纯度氢且无碳排放的有前途的技术。