有很多小伙伴已经加入了我们，金蝶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。

1、软件光电催化的发展历史该文回顾了光电催化将太阳能转化为电能或氢能的经典研究。徐少新希望能够对从事相关领域及有意进入相关领域的研究人员有所帮助。

详细地总结了该类材料的光催化制氢原理和材料表征手段，春创以及该类材料的电催化制氢原理及性能测试手段，春创通过热力学和动力学计算分析了光催化和电催化制氢对于材料本身性质的不同要求。文献链接：引领https://doi.org/10.1016/j.apcatb.2017.03.0672、引领催化剂的合理设计（一）该综述循序渐进，首先介绍了半导体物理学和光电水解过程的基础知识，紧接着总结了迄今为止最重要的几种光电催化阳极/阴极材料（TiO2，BiVO4，Fe2O3，CdS，Cu2O，Si等），以及各类助催化剂/电催化剂。它不仅能够分解水制氢，金蝶将太阳能或电能转换为氢能，还能实现常温常压下利用氮气合成氨，而且能够模拟光合作用将CO2转换为碳氢燃料和氧气。

能源短缺和环境污染这两大问题是人类社会实现可持续发展的迫切需要，软件光电催化材料与技术是当前世界上公认的能够同时解决环境和能源问题的领域中最具有应用前景的新技术之一。投稿以及内容合作可加编辑微信：徐少新cailiaorenVIP欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，投稿邮箱[email protected]。

分析了电化学方法的技术经济优势和劣势，春创以及将该方法投入实际应用所要满足的要求。

本文选取了以下十篇综述文献，引领以对光电催化的历史、催化剂的设计以及光电催化的应用有个清晰的介绍。并利用交叉验证的方法，金蝶解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，软件材料人编辑部Alisa编辑。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、徐少新3-6所示。

近年来，春创这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），引领所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。