排在前十位的还有：氢燃迪士尼、阿迪达斯、微软、索尼、佳能、米其林、奈飞和博世。
文献链接：料电Factorscontrollingsurfaceoxygenexchangeinoxides(Nat.Commun.,2019,DOI:10.1038/s41467-019-08674-4)本文由材料人计算组大兵哥供稿，材料牛整理编辑。结果表明，池汽车示通过抑制(La,Sr)O端和稳定高活性CoO2端，可以显著提高氧交换性能。
图二：范运(001)-SrO-端和CoO2端的不同ORR中间体（a）包括SrO端LSC表面的氧吸附、氧离解和氧结合反应的产物。O2在Sr(La,Sr)o端和CoO2端的扩散和吸附为该模型限速步骤，营已并预测了稳定SrO表面上的交换率。这意味着人们目前无法预测哪种材料或表面将是最活跃的交换材料，到关段也无法抑制最佳材料的合理设计。
尽管进行了大量的实验和建模工作，键阶对混合导电氧化物表面氧交换的定量分子研究仍然难以实现。氢燃该成果近日以题为Factorscontrollingsurfaceoxygenexchangeinoxides发表在知名期刊Nat.Commun.上。
【研究背景】在固体氧化物燃料电池（SOFC）阴极中，料电氧交换的正向过程是氧还原反应（ORR），它将气态氧气转化为阴极中的固态氧气。
【成果简介】近日，池汽车示威斯康星大学麦迪逊分校DaneD.Morgan教授建立了具有代表性的阴极材料La0.5Sr0.5CoO3-δ中氧交换的定量基本反应模型。对错误的判断进行纠正，范运我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。
然后，营已使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。3.1材料结构、到关段相变及缺陷的分析2017年6月，到关段Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。
最后，键阶将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。在数据库中，氢燃根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。
