在过去七年中，江苏GavagaiAB已经投入了大约900万美元用于语言翻译研究，目前它的技术已经可以实现对45种语言进行翻译。

Wu及其同事还报道了一种高密度铁SACs（距离1nm），苏州通过FeCl2、苏州聚醚酰亚胺（PI）和g-C3N4作为前驱体，通过Phen分子限制热解自上而下法支撑在N掺杂碳纳米片上（见图5 C和D）。理解Fe-N4催化剂的位距效应对ORR机理具有重要意义，优化这有助于实现ORR电催化中高载量（即高密度）SACs的全部潜力。

这些理论模型为开发高比活性、配网高密度的原子级催化剂提供了积极的帮助。本研究详细测定了单个活性中心的动力学行为和相邻单个金属原子的位距效应，分级这为进一步了解碳支撑SACs的固有催化行为提供了重要机会。保护具有高活性中心密度的M-N-C（MN4,M包括过渡金属和贵金属）ORR催化剂可以通过暴露不可接近的M-N4活性中心和加强传质来产生更高的活性（例如设计介孔结构碳载体）。

为了实现高质量活性催化体系在实际工业应用中的应用，快速开发高金属负载量（即高颗粒密度或高原子密度）电催化剂具有重要意义。然而实际应用中ORR电催化剂通常由碳载体上的金属纳米颗粒/金属原子位点组成，隔离故障通常具有高金属含量（金较高的金属密度），隔离故障以确保形成薄催化剂层及高导电界面。

对于ORR电催化，江苏随着SCCs中原子数的增加，O2在催化中心的吸附模式可以从超氧吸附转变为过氧吸附，这为ORR提供了高催化效率。

此外，苏州催化剂的活性取决于单个金属位点的固有活性和可接近活性位点的数量。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、优化3-6所示。

然而，配网实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。再者，分级随着计算机的发展，分级许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

当然，保护机器学习的学习过程并非如此简单。随后，快速2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。