自然界的光捕获以多次能量转移过程为特征，Ⅳ型具有连续能量转移过程的光捕获体系的构筑面临着巨大挑战。

同时当将算法更改为另一种常见的集成算法随机森林来测试这一特征工程的有效性，储氢也得到了类似的良好结果，储氢这证明了模块一中的特征筛选在极大减少后续建模计算量时，保留了有效信息。瓶攥论文相关信息：第一作者(或者共同第一作者)：    丁睿          通讯作者(或者共同通讯作者)：     李佳博士。

入选国家级高层次人才，市场科技部中青年科技创新领军人才，国家自然科学科学二等奖获得者。图5a)-f)超参数优化后的人工神经网络对测试集中依据实验输入预测的不同极化曲线和功率密度曲线进行预测(红色与绿色点)与真实实验曲线(橙色与蓝色线)对照图图6a)应用于6个自变量任务时，接力三种优化算法的性能表现。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、Ⅳ型量子化学、Ⅳ型有限元模拟）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。

同时，储氢实验科学家依据AI优化提出的参数建议能够在优化复杂特征空间中的目标性能时，需要耗费的尝试次数更少，效率更高。回归建模中，瓶攥人工神经网络从33种算法中优胜并能够达成对测试集中极化曲线和最大功率密度的精准预测(R2=0.9482)。

特征筛选模块首先通过特征排序方法筛选出了27个核心特征作为后续决策与回归建模输入参数，市场决策树与apriori关联规则挖掘算法则提供了设计高性能膜电极的可视化路径。

除此之外，接力将重要性程度较低的特征摒除后保留的前27个重要特征再次进行XGboost训练后，接力获得的模型特征排序如图2b所示，可以发现AI对这27个特征的重要性排名认知基本没有发生变化，同时如图2c所示，改图展示了对应于图2a的使用全部66个特征信息进行建模和对应于图2b的仅使用前27名重要的核心特征信息进行建模在测试集上的仅仅在分类预测准确率和召回率上下降了1个百分点(96%至95%)。最后，Ⅳ型给小狗喂羊奶粉时，Ⅳ型要控制饮水的温度，不能太热也不能太冷，建议在38℃左右，最后别忘记每次喂食前先把羊奶粉稀释，以免口中有比较强烈的味道，影响小狗的食欲。

首先，储氢要给10几天的小狗喂羊奶粉，储氢必须要购买合适的羊奶粉，小狗的年龄和体重都有要求，不同的羊奶粉有不同的营养成分，所以要根据小狗的特定情况，选择最合适的羊奶粉。其次，瓶攥给10几天的小狗喂羊奶粉的时候，要根据小狗的体重和年龄，按照羊奶粉的指定比例来混合，以免喂养过量，影响小狗的健康

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