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担任PNSMI（SCI期刊），交易截止《电化学》杂志编委，出版2部专著。通过广泛考察从基础线性回归(图4a中绿色菱形)到传统机器学习算法(图4a中橙色倒三角)，申报时间集成算法(图4a中蓝色方块)再到深度学习(图4a中红色五角星)的34种不同机器学习算法在测试集上的性能极限(这一过程通过网格化超参数优化实现，申报时间遍历并训练了超过20万个超参数组合)，可以发现在这一回归任务中，集成算法与深度学习的均方误差较低，相关系数更大，因此最表现最为优异。此外，重庆增量从一些次要节点中，也可以看到决策树推荐高电化学活性面积(107.5m2 g-1)与高金属载量的催化剂(42.25wt.%)的研发。
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