域省易售圖2-2?機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)及算法3機(jī)器學(xué)習(xí)算法在材料設(shè)計(jì)中的應(yīng)用使用計(jì)算模型和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行材料預(yù)測(cè)與設(shè)計(jì)這一理念最早是由加州大學(xué)伯克利分校的材料科學(xué)家GerbrandCeder教授提出。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：司機(jī)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(jiàn)的碳包覆法——應(yīng)用及特點(diǎn)單晶培養(yǎng)秘訣——知己知彼，司機(jī)對(duì)癥下方，方能功成。圖3-11識(shí)別破壞晶格周期性的缺陷的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖3-12由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定的無(wú)監(jiān)督的缺陷分類(lèi)圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的分析4機(jī)器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域，機(jī)遇局力間交如金融、機(jī)遇局力間交互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)分析、天氣預(yù)測(cè)等相比，材料科學(xué)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)的缺點(diǎn)就是材料中的數(shù)據(jù)量相對(duì)較少。

近年來(lái)，東北電這種利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)新材料的方法越來(lái)越受到研究者的青睞。推區(qū)（f,g）靠近表面顯示切換過(guò)程的特寫(xiě)鏡頭。

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