首先，首次構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（圖3-11），首次識(shí)別在STEM數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的破壞晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的實(shí)驗(yàn)中找到各種類型的原子缺陷。并利用交叉驗(yàn)證的方法，開展解釋了分類模型的準(zhǔn)確性，精確度為92±0.01%（圖3-9）。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的擴(kuò)展，錯(cuò)峰它是機(jī)器學(xué)習(xí)的第二個(gè)階段--深層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)中的多層感知機(jī)可以彌補(bǔ)淺層學(xué)習(xí)的不足。

華北互濟(jì)圖3-8壓電響應(yīng)磁滯回線的凸殼結(jié)構(gòu)示例（紅色）。東北電網(wǎng)陰影區(qū)域表示用于創(chuàng)建凹度曲線的區(qū)域圖3-9分類模型精確度圖圖3-10（a~d）由高斯擬合鐵電體計(jì)算的凹面積圖。

因此，西北2018年1月，美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校的J.C.Agar[7]等人設(shè)計(jì)了機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程，幫助我們理解和設(shè)計(jì)鐵電材料。

Ceder教授指出，首次可以借鑒遺傳科學(xué)的方法，首次就像DNA堿基對(duì)編碼蛋白質(zhì)等各種生物材料一樣，用材料基因組編碼各種化合物，而實(shí)現(xiàn)這一編碼的工具便是計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)挖掘及機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，開展研究人員往往達(dá)不到自己的實(shí)驗(yàn)預(yù)期，而產(chǎn)生了很多不理想的數(shù)據(jù)。

錯(cuò)峰這一理念受到了廣泛的關(guān)注。再者，華北互濟(jì)隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，華北互濟(jì)許多諸如第一性原理計(jì)算、相場(chǎng)模擬、有限元分析等手段隨之出現(xiàn)，用以進(jìn)行材料的結(jié)構(gòu)以及性能方面的計(jì)算，但是往往計(jì)算量大，費(fèi)用大。

最后，東北電網(wǎng)將分類和回歸模型組合成一個(gè)集成管道，應(yīng)用其搜索了整個(gè)無(wú)機(jī)晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)并預(yù)測(cè)出30多種新的潛在超導(dǎo)體。參考文獻(xiàn)[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子揚(yáng),電子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顧：西北認(rèn)識(shí)這些帶你輕松上王者——電催化產(chǎn)氧（OER）測(cè)試手段解析新能源材料領(lǐng)域常見的碳包覆法——應(yīng)用及特點(diǎn)單晶培養(yǎng)秘訣——知己知彼，西北對(duì)癥下方，方能功成。