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除了催化剂设计上的新发现，游泳要把研究者还证明了机器学习可以对人类研究人员难以处理的数据集进行数据挖掘。三者的结合，黄河不仅使研究者获得了一种优良的非贵金属ORR催化剂（E1/2=0.82Vvs.RHE），黄河而且揭示了一种被忽略的火山型演变规律，还证明了机器学习有能力挖掘隐藏在复杂实验数据中的关键因素和机制，以促进能源材料的优化。
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通常，游泳要把通过正交实验探索高维参数空间中所有可能的因素来优化催化性能在成本上是不可接受的。黄河代表性机器学习模型针对吡啶氮物种-半波电位关系的SHAP解释结果。
心得与体会作为第一作者，救人本工作的初期构想仅在于设计一种高性能的非贵金属催化剂。
发表SCI论文110余篇，警上引用超过5000次，H因子41。因此，不会必须原位XRD表征技术的引入，可提升我们对电极材料储能机制的理解，并将快速推动高性能储能器件的发展。
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