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模块四：自说自极值优化在模块三获得的精准预测模型的基础上，自说自可以进一步使用其来优化极值，从而模仿并部分取代真实实验探索优化最佳实验参数的过程，为用户提供及时的在线优化参数指导。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，爹系对话新能源科学与工程专业。
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)，自说自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、爹系对话量子化学、爹系对话有限元模拟）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，自说自以回归建模中获得的高精度预测模型作为目标优化函数，自说自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。
在运用另一种可视化决策方法，爹系对话apriori关联规则挖掘方法时，爹系对话则可以获得一些其他建议，如图3b和图3c所示，除类似的质子交换膜膜厚获得了最高的提升值以外(代表对获得高最大功率的概率起到更大正面影响)，较新的催化剂直接涂覆于质子交换膜(CCM)方法也被认为起到了重要作用。除此之外，自说自这一标准机器学习工作流程可以广泛推广到其他化学材料领域，自说自乃至生物学，医学，工程学和可以将传统实验数据进行数字化的劳动密集性研究领域。
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同时其他诸如热压时长压力和温度等一般依靠经验进行优化的工艺变量，自说自也通过关联规则挖掘算法获得了最佳值参考范围。由于富Ir的凹形纳米立方体结构和三元合金的电子效应，爹系对话IrCuNiDCNCs表现出较高的OER活性和耐久性，爹系对话在0.1MHClO4中仅需273mV过电位驱动10mAcm-2的OER电流，以及在1.53V下具有6.6AmgIr-1的高贵金属比质量活性
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