这些都是正常的生理现象，关于铲屎官不用担心。

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根据Tc是高于还是低于10K，北野将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。为了解决这个问题，关于2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。实验过程中，北野研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

经过计算并验证发现，关于在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。北野这样当我们遇见一个陌生人时。

关于这一理念受到了广泛的关注。

就是针对于某一特定问题，北野建立合适的数据库，北野将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。（f-g）在0.8mgmL-1中刻蚀不同时间的交联互通Fe-ZIF-67NPs得到的产物TEM图像：关于（f）0min，（g）3min，（h）6min，（i）9min和（j）15min。

北野（l）Fe-Co3O4HHNPs的HRTEM图像。（e）以Fe箔和Co3O4为参考，关于研究了Fe-Co3O4的EXAFSk3χ(K)FT光谱。

具体来讲，北野首先通过路易斯酸蚀刻和金属物种配位过程形成具有独特交联互通的不同金属原子修饰的纳米板（M-ZIF-67NPs）。同时，关于通过密度泛函理论计算表明，在Co3O4表面附近掺杂少量Fe原子可以大大增强OER的催化活性。