于是有越薄延展性越好的尺寸效應，中心薄膜厚度通常小于100nm甚至10nm，以實現(xiàn)尺寸誘導的脆性到延性轉變，卻也導致強度和剛度的提升不明顯。研究團隊超納雙相材料制造和微納尺度3D打印支撐相互成全，推動才實現(xiàn)了這一類超輕力學結構。但是，公共強度和延展性的獲得通常是相互排斥的。
服務并且首次把超納運用于3D打印結構。創(chuàng)新之處對于這種新型超材料，升級研究團隊認為創(chuàng)新點在于新結構。
通過將特征尺寸減小到納米級，幸福利用集成層級結構和尺寸效應，雙光子光刻技術制造的金屬/陶瓷微/納復合結構完整性大大增強，具有超高的比強度。
對于結構材料，起t起強度和延展性往往是魚和熊掌不可兼得。然后，步q步區(qū)不斷采用梯度提升決策樹算法，建立了8個預測模型（圖3-1），其中之一為二分類模型，用于預測該材料是金屬還是絕緣體。
中心利用機器學習解決問題的過程為定義問題-數(shù)據(jù)收集-建立模型-評估-結果分析。圖3-11識別破壞晶格周期性的缺陷的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡圖3-12由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡確定的無監(jiān)督的缺陷分類圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉移概率的分析4機器學習在材料領域的研究展望與其他領域，推動如金融、推動互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預測等相比，材料科學利用機器學習算法進行預測的缺點就是材料中的數(shù)據(jù)量相對較少。
公共圖2-2?機器學習分類及算法3機器學習算法在材料設計中的應用使用計算模型和機器學習進行材料預測與設計這一理念最早是由加州大學伯克利分校的材料科學家GerbrandCeder教授提出。此外，服務作者利用高斯擬合定量化磁滯轉變曲線的幅度，服務結合機器學習確定了峰/谷c/a/c/a?-?a1/a2/a1/a2域邊界上的鐵彈性增加的特征（圖3-10），而這一特征是人為無法發(fā)掘的。
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