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相关缺乏信息可能是由于ZIF衍生催化剂通常采用的高热解温度超过900°C，从严从细产两以保证锌物质的蒸发。以沸石咪唑骨架(ZIF-8)衍生的氧还原催化剂为例，修内大多数研究都着重于煅烧前ZIF-8前驱体的化学组分调控和其他表面工程以及热解温度在热力学上对活性位点种类带来的影响。

结合上述对照实验的表征结果和AI化学家使用SHAP方法提出的观点，功防研究者提出了隐藏在 Fe掺杂ZIF衍生催化剂中吡啶氮物种的背后演化机制。在去除掉重要性较低的特征后，疫生重新训练的36个模型的特征排序结果中吡啶氮物种的含量仍然保持在前三。图2 机器学习模型特征排序结果实验验证为了探究机器学习的见解是否真正找到了人类忽略的点，不误研究者进行了相应的样品合成评估和表征。

通过高通量实验、山东第一性原理模拟、山东有限元分析以及文献中提取的数据集训练的机器学习模型目前在诸多研究工作中都被证明能够充分帮助研究人员找到理想性能的材料设计参数，并协助研究者加深对合成方法、材料结构和材料性能之间关系的理解。在不同的热解温度下，从严从细产两两个活性指标，即 0.8V时的半波电位和动态电流（vs.RHE），皆显示出与热解时间的火山型关系。

修内最佳样品在0.1MHClO4 中表现出0.82Vvs. RHE的优秀半波电位。

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