远光数聚Realinsight提升企业级数据自服务能力

随着工作时间延长，远光业级固态芯片将出现发热现象，这将导致涂覆在芯片上的荧光粉材料因受热而出现多方面的性能变化。

在材料研究领域，数聚升企数据应用机器学习建立数据驱动模型来指导实验也正在成为一种新兴趋势。由9种机器学习算法构建的54个分类模型和18个回归模型在网格搜索优化后得到的特征重要性分布结果表明，自服在催化剂的14个物理化学性质中，自服吡啶氮物种的含量对ORR活性具有决定性作用。

通过对一系列在较高温度下热解的样品进行TEM表征，远光业级催化剂中没有明显的由 Fe形成的颗粒或团簇，远光业级而能谱图则证明Fe、N和C均匀分布在ZIF衍生的碳化颗粒上。对于其他类型的氮物种，数聚升企数据吡咯氮物种的含量和比例随热解时间增加持续下降，但石墨氮物种的比例不断随时间增加。在去除大部分Zn-N后（速度取决于温度），自服吡啶氮物种开始表现出与催化性能相同的变化趋势，自服因为它们主要代表作为ORR活性位点的原子分散的Fe-Nx 物种直到在Fe-N位点的含量达到饱和最大值。

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入选江苏省333工程第二层次人才、自服江苏省青蓝工程中青年学术带头人、江苏省六大人才高峰高层次人才。

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