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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），华煌所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。首先，为合构建深度神经网络模型（图3-11），为合识别在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。

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此外，安超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。越梦这样当我们遇见一个陌生人时。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，想共如金融、想共互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

然后，推荐采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。（e）Co-NG(800)、华煌NG和G（指示）的N1sXPS光谱。

固定在石墨烯上的单原子催化剂（SAC），为合尤其是采用镍、为合钴或铁的催化剂，在析氢反应（HER）、析氧反应（OER）和CO2还原反应中表现出优异的电催化活性。这一困难可以通过分子设计来解决，作伙铸辉因为石墨烯独特的表面提供了与共轭分子（如芘、作伙铸辉苝二酰亚胺、聚噻吩，尤其是卟啉）形成π-堆积相互作用的机会。

伴相该论文以题为Single-AtomCatalystAggregates:Size-MatchingisCriticaltoElectrocatalyticPerformanceinSulfurCathodes发表在知名期刊AdvancedScience上。图三、聚西Li-S电池的电化学性能表征（a）不同阴极以0.1mVs-1的扫描速率记录的CV曲线。