然后，博海采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

在这篇综述中，拾贝作者特别关注了两种主要的研究方向，即氢气赋能的氢化酶基生物燃料电池以及用于太阳能富集的生物光电极。进一步地，机械通过将该生物正极和氢化酶生物负极进行偶联，机械并用氢气作为清洁能源，该团队发展表征了一系列既能实现氧化作用又能同时产生电力的新型酶基燃料电池。

更重要的是，飞升生理环境中如人类唾液中的葡萄糖浓度能够产生足够的能量以此来维持晶体管的运行。博海加州大学圣地亚哥分校的JosephWang（通讯作者）课题组近期报道了一种可实现高度拉伸性岛-桥电化学器件的新型制备策略。研究发现，拾贝这一组合体的全局催化活性主要取决于组装方法、酶分子尺寸以及酶化学计量比等因素。

犹他大学的ShelleyD.Minteer（通讯作者）课题组发展了一种由氢气氧化赋能的氢气/α-ketoacid酶基燃料电池，机械可将化学惰性的氮气转变成手性氨基酸。因此，飞升文章认为这一酶基燃料电池可作为一种高效策略用于电化学产生手性氨基酸。

在该策略中，博海研究人员利用含有应力耐受型铟镓共溶合金颗粒的银墨水来构造蛇形桥状结构。

而作为这类反应的新兴替代策略，拾贝研究人员可以利用恶臭假单胞菌（alkB）以在温和条件下选择性催化烷烃末端氧化。机械图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

首先，飞升根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。这就是步骤二：博海数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，拾贝由于原位探针的出现，拾贝使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。并利用交叉验证的方法，机械解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）