黑人玩弄漂亮少妇高潮大叫,999久久久无码国产精品,а√天堂资源中文最新版资源下载

基于釔穩定氧化鋯（YSZ）的混合電位型NO_x傳感器在汽車尾氣檢測中具有廣闊的應用前景。然而，近3年來，針對此類氣體傳感器僅開發了5種新型傳感電極材料，可見有針對性地開發用于某種氣體檢測的敏感電極材料仍然是一個挑戰。

為此，吉林大學盧革宇教授、梁喜雙教授等人訓練了四種不同的機器學習（ML）模型（隨機森林 (RF)、梯度提升決策樹 (GBDT)、基于增益得分的極限梯度提升樹 (XGBG) 和基于權重得分的極限梯度提升樹 (XGBW)），以尋找用于NO₂檢測的基于YSZ的潛在敏感電極材料。

通過上述ML模型，作者從8000種材料中選出了400多種材料。為了進一步驗證模型的可靠性，選擇了其中含有未開發元素的13種材料作為敏感電極材料，用于制作傳感器并測試其氣敏性能。

圖1. 不同ML模型的學習曲線

實驗結果表明，13種材料均表現出良好的NO₂氣敏性能。所有這些傳感器對100 ppm NO₂的響應都大于50 mV，并且選擇性系數小于40%。這些結果證明ML模型是正確和可靠的，預測結果打破了傳統敏感電極材料(A_xB_yO_z, A和B位均為金屬元素) 的開發過程，且開發了用于NO₂檢測的不含任何金屬元素的BPO₄敏感電極材料。

借助ML在短時間內有針對性、高效地篩選出一系列新型敏感電極材料，這是傳統試錯法或建模方法難以實現的。將ML與實驗相結合，將大大加快各種電子功能材料的開發，對功能材料的高效開發起到更大的作用。

圖2. 傳感器靈敏度比較

Machine Learning-Assisted Development of Sensitive Electrode Materials for Mixed Potential-Type NO₂ Gas Sensors, ACS Applied Materials & Interfaces 2021. DOI: 10.1021/acsami.1c14531

原創文章，作者：科研小搬磚，如若轉載，請注明來源華算科技，注明出處：http://www.zzhhcy.com/index.php/2023/10/15/6d5eb73835/

末成年小嫩xb,嫰bbb槡bbbb槡bbbb,免费无人区码卡密,成全高清mv电影免费观看

吉大盧革宇&梁喜雙ACS AMI: 機器學習輔助開發用于NO2氣體傳感器的敏感電極材料

末成年小嫩xb,嫰bbb槡bbbb槡bbbb,免费无人区码卡密,成全高清mv电影免费观看

吉大盧革宇&梁喜雙ACS AMI: 機器學習輔助開發用于NO2氣體傳感器的敏感電極材料

相關推薦

分享到：