此外，卡特Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

与最先进的电催化剂相结合，朗讯路由进一步探索气-固-液三相电极的模拟呼吸，可以为催化提供更多的机会。PE膜的一面先沉积一层催化剂，提供该催化剂也用作电荷传输层和亲水表面涂层。

在析氧反应（OER）过程中，业界使用Au/NiFeOx催化剂在10mAcm-2下实现了190mV的低过电位。因此，最强在不产生气泡的情况下，开发一种有效的OER气体生产和扩散机制至关重要，但也极具挑战性。孔隙密集填充，核心为更多催化位点提供充足的三相接触线，同时保持相当低的气体扩散阻力。

卡特（F）将此工作与其他先前报道的的OER系统在10mAcm-2下进行比较。朗讯路由在催化剂涂覆的alv-PE表面上形成气-液-固三相接触线能够快速传输气体分子和电荷。

在标准压力和温度下，提供O2气体在水中的溶解度低至每升水70mgO2。

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