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储氢这些都是限制材料发展与变革的重大因素。经过计算并验证发现，井技建成在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。首先，氢电构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

首先，服综构建深度神经网络模型（图3-11），服综识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。合加（e）分层域结构的横截面的示意图。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、国内卷积神经网络（CNN）等[3]。

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郑南峰团队目前主要研究领域为纳米表面化学，储氢涉及多功能纳米颗粒，晶化的纳米孔材料和基于纳米颗粒的催化剂等新型功能材料。2008年被聘为美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)助理教授，井技建成2012年和2013年分别晋升为终身副教授和教授，2013年被聘为湖南大学特聘教授。

马丁团队主要从事合成气转化、氢电水活化、氢电烃类选择转化和催化原位表征技术等方面等方面的研究，在费托合成、双金属催化体系、催化机理研究等方面取得了系列进展。2017年获德国化学工程和生物技术协会（DECHMA）和德国催化协会催化成就奖（Alwin Mittasch Prize 2017），服综所带领的纳米和界面催化团队获首届全国创新争先奖牌。