在加州大学伯克利分校担任米勒研究员期间，国网工作首次发明基于聚合物-无机纳米晶体的太阳能电池，开创有机无机混杂太阳电池领域之先河。
2018年，河南在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。3.1材料结构、电力调相相变及缺陷的分析2017年6月，电力调相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。
飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，邵陵快戳。机站阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。此外，年检Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
当我们进行PFM图谱分析时，全面仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，全面而不能发现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。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，开展详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
当然，国网工作机器学习的学习过程并非如此简单。
此外，河南随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。图3Fe1.3MOR10在500℃和10%O2（1min）和0.1%NO（1min）条件下的原位Fe-edgeXANES光谱©2022AmericanChemicalSociety图4300℃下原位FeK-edgeXANES测量©2022AmericanChemicalSociety（a-c）在300℃下，电力调相连续加入0.1%NO（500s）、电力调相0.1%NO+0.1% NH3（950s）、He（600s）和10%O2时Fe1.3MOR10的Fe k-edgeXANES图谱的演化。
其中，邵陵动力学、光谱和理论研究已经致力于在分子水平上理解NH3-SCR机制（V2O5，Cu和Fe），从而合理设计NH3-SCR催化剂。不同的光谱结果表明，机站在还原半循环（NO+NH3）中，Fe3+还原为Fe2+，同时形成N2和H2O。
图5紫外-可见光谱的演化©2022AmericanChemicalSociety（a-c）在300℃下，年检不同Fe1.3MOR10的紫外-光谱的演化。基于原位和操作光谱以及结合先前的研究，全面表明催化过程是基于金属阳离子的氧化还原耦合过程。
