加快在天然气（甲烷）直接转化制高值化学品和煤基合成气直接制低碳烯烃等研究领域取得重要研究进展。

同时EXAFS表明Ni取代Mo，电力以Ni-S和Ni-Mo键形式存在。正文速览  本文中，系统通过在CdS/MoS2中掺杂磁性金属Ni离子构建稀磁半导体光催化剂，系统并通过有无磁场下光催化产氢性能讨论磁场作用下催化性能提高的原因。

图6. 磁场作用下电子自旋极化提高光催化性能的机理基于上述分析，转型我们提出了磁场作用下Ni掺杂的CdS/MoS2对光催化的作用机理。共推同时基于巨磁阻效应有效的促进电子的传输。总的来说，变革基于构建具有自旋态可调控的光催化剂新策略，为发展高效光催化材料体系提供了新的途径。

发现磁场作用下，加快Ni0.05 dopedCdS/MoS2提高了60.2%，表现出最优的光催化产氢性能。当施加磁场时，电力自旋极化电子更加平行排列进一步抑制了光生载流子的复合。

系统Ni0.05 dopedCdS/MoS2稀磁半导体光催化剂具有较好的铁磁性。

关键词稀磁半导体，转型自旋极化，催化性能，光生载流子，光催化产氢导言调控电子自旋态是促进光生载流子分离从而实现高效光催化性能的有效策略。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、共推辅助多维材料表征、共推获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

根据Tc是高于还是低于10K，变革将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，加快但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

另外7个模型为回归模型，电力预测绝缘体材料的带隙能（EBG），电力体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。目前，系统机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。