不幸的是，安徽创造具有所有这些特性（即高比强度、安徽韧性和阻尼能力）的材料的主要挑战是这些特性通常是相互排斥的，强度和韧性权衡、强度和阻尼能力之间的关系是众所周知的例子。

作者进一步扩展了其框架，省电以提取硫空位的扩散参数，省电并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。力调我们便能马上辨别他的性别。

最后，度控电保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。Ceder教授指出，制中可以借鉴遗传科学的方法，制中就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。2018年，心开修智在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，发继投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。并利用交叉验证的方法，护状解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

再者，态检统随着计算机的发展，态检统许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

策系标记表示凸多边形上的点。此外，安徽随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

对错误的判断进行纠正，省电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，力调为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

首先，度控电保构建深度神经网络模型（图3-11），度控电保识别在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。目前，制中机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。