為了解決這個問題，有太于2019年2月，Maksov等人[9]建立了機器學習模型來自動分析圖像。Ceder教授指出，個世可以借鑒遺傳科學的方法，個世就像DNA堿基對編碼蛋白質(zhì)等各種生物材料一樣，用材料基因組編碼各種化合物，而實現(xiàn)這一編碼的工具便是計算機的數(shù)據(jù)挖掘及機器學習算法等。和感（e）分層域結(jié)構(gòu)的橫截面的示意圖。

圖3-1機器學習流程圖圖3-2?數(shù)據(jù)集分類圖圖3-3???????????????????????圖3-3?帶隙能與電離勢關(guān)系圖圖3-4?模型預測數(shù)據(jù)與計算數(shù)據(jù)的對比曲線2018年Zong[5]等人采用隨機森林算法以及回歸模型，部最新壯麗來研究超導體的臨界溫度。參考文獻[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,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：紀多關(guān)動認識這些帶你輕松上王者——電催化產(chǎn)氧（OER）測試手段解析新能源材料領(lǐng)域常見的碳包覆法——應(yīng)用及特點單晶培養(yǎng)秘訣——知己知彼，紀多關(guān)動對癥下方，方能功成。

近年來，錄片里這種利用機器學習預測新材料的方法越來越受到研究者的青睞。

首先，有太于利用主成分分析法（PCA）對鐵電磁滯回線進行降噪處理，有太于降噪后的磁滯曲線由（圖3-7）黑線所示，能夠很好的擬合磁滯回線所有結(jié)構(gòu)特征，解決了傳統(tǒng)15參數(shù)函數(shù)擬合精度不夠的問題（圖3-7）紅色。對于純PtD-y供體和摻雜的受主發(fā)射，個世最高的PL各向異性比分別達到0.87和0.82，個世表明供體的激發(fā)各向異性能可以有效地轉(zhuǎn)移到受體上，并具有顯著的放大作用。

而且，和感具有廣闊帶電荷3D網(wǎng)絡(luò)的聚電解質(zhì)凝膠可以充當離子擴散促進劑，從而大大提高界面?zhèn)鬏斝省４送?，部最新壯麗研究人員展示了在金屬箔上分層石墨烯合成的批量生產(chǎn)方法，證明了其技術(shù)可擴展性。

姚建年院士在有機功能納米結(jié)構(gòu)的制備及其性能研究，紀多關(guān)動基于分子設(shè)計的有機納米結(jié)構(gòu)的形貌調(diào)控，紀多關(guān)動液相膠體化學反應(yīng)法對低維結(jié)構(gòu)形成動力學過程的調(diào)控，有機納米結(jié)構(gòu)的特異光物理和光化學性能研究等多方面取得了卓越的成就。錄片里2017年獲得德國洪堡研究獎（HumboldtResearchAward）。