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3.1材料结构、月预测相变及缺陷的分析2017年6月，月预测Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。
并利用交叉验证的方法，供需解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。©2023SpringerNature【成果启示】该改工作引入了新型CO2过饱和策略，信息用于进行电催化反应将CO2直接转化为C3产物。
披露©2023SpringerNature图4高压高过饱和度状态下电催化CO2还原性能研究。川市场原文详情：Qi,K.,Zhang,Y.,Onofrio,N.etal.UnlockingdirectCO2electrolysistoC3productsviaelectrolytesupersaturation.NatCatal(2023).https://doi.org/10.1038/s41929-023-00938-z本文由KunQi供稿。
电网电力©2023SpringerNature图2常压过饱和状态下电催化CO2还原性能研究。但对于高附加值多碳产物（C≥3）尤其是多碳醇的制备，月预测以往研究受限于：转化效率低（≤20%），能量效率差（≤10%），稳定性差（≤15小时）。
