作者進(jìn)一步擴(kuò)展了其框架，仙打些電以提取硫空位的擴(kuò)散參數(shù)，仙打些電并分析了與由Mo摻雜劑和硫空位組成的不同配置的缺陷配合物之間切換相關(guān)的轉(zhuǎn)換概率，從而深入了解點(diǎn)缺陷動(dòng)力學(xué)和反應(yīng)（圖3-13）?；诖耍甓急疚膶?duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行簡單的介紹，年都并對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的應(yīng)用的研究進(jìn)展進(jìn)行詳盡的論述，根據(jù)前人的觀點(diǎn)，總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)在材料設(shè)計(jì)領(lǐng)域的新的發(fā)展趨勢，以期待更多的研究者在這個(gè)方向加以更多的關(guān)注。3.1材料結(jié)構(gòu)、影上相變及缺陷的分析2017年6月，影上Isayev[4]等人將AFLOW庫和結(jié)構(gòu)-性能描述符聯(lián)系起來建立數(shù)據(jù)庫，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)成千上萬種無機(jī)材料進(jìn)行預(yù)測。

實(shí)驗(yàn)過程中，經(jīng)典架研究人員往往達(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)。此外，層出目前材料表征技術(shù)手段越來越多，對(duì)應(yīng)的圖形數(shù)據(jù)以及維度也越來越復(fù)雜，依靠人力的實(shí)驗(yàn)分析有時(shí)往往無法挖掘出材料性能之間的深層聯(lián)系。

為了解決這個(gè)問題，神上映2019年2月，Maksov等人[9]建立了機(jī)器學(xué)習(xí)模型來自動(dòng)分析圖像。

2機(jī)器學(xué)習(xí)簡介所謂的機(jī)器學(xué)習(xí)就是賦予計(jì)算機(jī)人類的獲得知識(shí)或技能的能力，仙打些電然后利用這些知識(shí)和技能解決我們所需要解決的問題的過程。年都k-l：鈍化和過鈍化表面的AFM圖像。

本工作的研究結(jié)果不僅有助于理解高脆性HEAs的脆化機(jī)理，影上而且為脆性HEAs的塑性化提供了一條有用的途徑。?a-d,Al3Zr分散析出相(a,b)和S相(c,d)的原子圖和成分剖面圖，經(jīng)典架分別沿紅色箭頭表示。

層出f.（110）面和（001）面的2D特征XRD圖案。相比短程有序，神上映中程有序結(jié)構(gòu)更有效地與位錯(cuò)相互作用，實(shí)現(xiàn)強(qiáng)化與應(yīng)變硬化。