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摘要
氧电催化材料是一类在氧还原反应(ORR)和氧析出反应(OER)中发挥作用的催化剂材料，具有重要的能源转换和储存应用前景。传统的氧电催化材料主要包括铂、铂合金、钴、镍等金属，然而这些材料的高成本、催化活性和稳定性等问题限制了它们的应用。因此，开发高效、低成本、稳定的氧电催化材料成了一个重要的研究方向。高通量计算和机器学习的数据驱动研究新范式可以高效地预测材料的电子结构、反应机理等，为氧电催化材料的设计和优化提供了新思路和指导，为开发高效、低成本、稳定的氧电催化材料提供了有力支持。
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氧电催化材料是一类在氧还原反应(ORR)和氧析出反应(OER)中发挥作用的催化剂材料，具有重要的能源转换和储存应用前景。传统的氧电催化材料主要包括铂、铂合金、钴、镍等金属，然而这些材料的高成本、催化活性和稳定性等问题限制了它们的应用。因此，开发高效、低成本、稳定的氧电催化材料成了一个重要的研究方向。高通量计算和机器学习的数据驱动研究新范式可以高效地预测材料的电子结构、反应机理等，为氧电催化材料的设计和优化提供了新思路和指导，为开发高效、低成本、稳定的氧电催化材料提供了有力支持。
