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此外，济南随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。因此，开元2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

首先，隧道构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

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这种效应也可能是在400 ℃时掺Cr样品中观察到的两种氧化铁晶型(α-和γ-Fe2O3)存在的原因(图3b(ii)，新颜5b(ii))。这种变化在Fe2O3催化剂的XRD中是不明显的(红线，济南图3a)，文献表明，铬的掺入会影响Fe2O3块体的高温还原性能。

开元两种催化剂在WGS反应前的拉曼光谱如图5a所示。378、隧道492和632cm-1的峰值最有可能来自γ-Fe2O3相，如上所述。