此外，给辛无粘结剂和自支撑的特征减少了活性物质的崩解和负反应。

然而，吉飞机当热解时间过长时，过度的石墨化将Fe-N活性位点转化为石墨氮的非活性位点，氮总量的减少进一步降低了最后阶段活性位点的丰度。在机器学习结果的指导下，着挣实验验证和表征结果以及可解释的方法引入有助于进一步研究发生的过程及其背后的组合机制。

给辛代表性机器学习模型针对吡啶氮物种-半波电位关系的SHAP解释结果。因为在构建数据集的过程中，吉飞机我们发现同领域的研究者往往受限于一些权威高档次工作的思路而趋于同质化，吉飞机集中于前驱体的类型和组分调控或是设计一些精妙的调控形貌的策略上。作者介绍丁睿（第一作者，着挣机器学习建模/实验验证/样品表征）南京大学现代工程与应用科学学院2014级毕业生，新能源科学与工程专业。

随着人工智能（AI）领域的兴起，给辛训练机器学习算法对数据集进行数据挖掘以获得独特而可靠的见解是一种新兴的解决方案，给辛并且已被广泛应用于许多研究领域。发表SCI论文110余篇，吉飞机引用超过5000次，H因子41。

然而，着挣这些研究往往将热解时间固定在相同的值，很少有研究人员对从动力学角度探索热解时间如何影响催化剂感兴趣。

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