图四、湖北性能测试（a-d）Co3O4、湖北Co3-xFexO4、NiCo2O4和NiCo2-xFexO4NBs的LSV曲线，在特定电流密度下的过电位，Tafel曲线以及在过电位300 mV处的TOF值，同时与商业化RuO2对比。

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担任PNSMI（SCI期刊），力市量《电化学》杂志编委，出版2部专著。通过广泛考察从基础线性回归(图4a中绿色菱形)到传统机器学习算法(图4a中橙色倒三角)，场化成交集成算法(图4a中蓝色方块)再到深度学习(图4a中红色五角星)的34种不同机器学习算法在测试集上的性能极限(这一过程通过网格化超参数优化实现，场化成交遍历并训练了超过20万个超参数组合)，可以发现在这一回归任务中，集成算法与深度学习的均方误差较低，相关系数更大，因此最表现最为优异。此外，交易结果交电从一些次要节点中，也可以看到决策树推荐高电化学活性面积(107.5m2 g-1)与高金属载量的催化剂(42.25wt.%)的研发。

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