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与普通CdS/MoS2复合光催化剂相比，德为电池堆Ni0.05 dopedCdS/MoS2 稀磁半导体光催化剂在磁场下其光催化产氢性能提高3.89倍。然而，提供大多数光催化剂是不具有自旋极化特性的非磁性半导体，限制了磁场调控自旋极化的应用。

文章通讯作者为山东大学桑元华教授、燃料山东大学刘宏教授，燃料第一作者为山东大学晶体材料国家重点实验室的高文强博士和博士研究生赵晓蕾，山东大学为第一作者和通讯作者单位。I-t光电化学测试表明材料具有良好的光响应，巴拉且施加磁场光电流增强，Ni0.05 dopedCdS/MoS2增长最明显。德为电池堆图5. 理论计算理论计算表明Ni掺杂进CdS和MoS2中赋予材料自旋极化特性。

近日，提供山东大学晶体材料国家重点实验室桑元华教授、刘宏教授提出了一种新型的策略赋予非磁半导体自旋调控的光催化性能。结合谱学与电化学手段，燃料证实了磁场作用下自旋极化电子的平行排列与巨磁阻效应抑制光生电子-空穴的复合并促进电子输运是其性能提高的主要原因。

在不施加磁场时，巴拉Ni掺杂赋予CdS自旋极化特性从而抑制光生电子-空穴的复合。

稀磁半导体指非磁性半导体中的部分原子被过渡金属元素取代后形成的磁性半导体，德为电池堆其具有半导体和磁性的性质，德为电池堆即在一种材料中同时拥有电子电荷和自旋两种自由度，因而引起科研工作者的广泛关注。然后，提供为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

那么在保证模型质量的前提下，燃料建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，燃料目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：巴拉原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、德为电池堆无监督学习、半监督学习以及强化学习。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，提供举个简单的例子：提供当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。