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2018年，发展在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]。此外，有限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。
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，年度如金融、年度互联网用户分析、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。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），集中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）。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，采购由于原位探针的出现，采购使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。
利用k-均值聚类算法，批次根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。近年来，安排这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
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然而，发展实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。根据传统理论，有限材料表面的功函数越高，相应的耐蚀性就越突出。
Taylor等人为了评估镁的腐蚀性能，年度还利用表面原子溶解能和过渡态能垒来预测镁基面的溶解和析氢速率。例如，集中Song等人发现尽管纯镁的基面（0001）的功函数略小于柱面（10-10）的功函数，但前者的耐蚀性比后者高15-20倍。
当Q小于0.5e时，采购U随Q线性变化。【成果简介】镁作为最轻的结构金属具有低密度、批次高比强度和良好的生物相容性等优点，已广泛应用于航空航天、便携式电子设备及生物医学等方面。