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电催化讨论群-1： 529627044 研究背景 电催化水分解被视作是克服当下能源危机、化解环境及可持续发展难题的一项极具前景的策略。钙钛矿氧化物材料在电催化水分解中起着关键作用，其具备的可调性、经济性以及高催化活性，令其成为研究的前沿领域。以往的相关研究揭示，通过在钙钛矿氧化物中掺杂各类不同的阳离子以调节配位环境和电子结构，能够增强其电催化性能。但在材料预测方面，存在着诸如缺乏有效的理论模型、实验数据有限以及多因素协同作用影响等尚待解决的问题。 研究内容 本研究开发了一种利用迁移学习范式的方法，将预训练模型、集成学习和主动学习相结合，用于预测未被发现的钙钛矿氧化物，并改善了该范式的普适性。通过对 16,050 种成分的筛选，确定并合成了 36 种新的氧化物，其中包括 13 种单相钙钛矿。实验结果显
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