圖3-1機器學(xué)習(xí)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(yù)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，團(tuán)第來研究超導(dǎo)體的臨界溫度。就是針對于某一特定問題，期輸建立合適的數(shù)據(jù)庫，期輸將計算機和統(tǒng)計學(xué)等學(xué)科結(jié)合在一起，建立數(shù)學(xué)模型并不斷的進(jìn)行評估修正，最后獲得能夠準(zhǔn)確預(yù)測的模型。一旦建立了該特征，配電該工作流程就可以量化具有統(tǒng)計顯著性和納米級分辨率的效應(yīng)。

雖然這些實驗過程給我們提供了試錯經(jīng)驗，價調(diào)但是失敗的實驗數(shù)據(jù)擺放在那里彷佛變得并無用處。深度學(xué)習(xí)算法包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、整有知書卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等[3]。

首先，項告構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（圖3-11），項告識別在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驗中找到各種類型的原子缺陷。

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(luò)圖3-12由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定的無監(jiān)督的缺陷分類圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的分析4機器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域，內(nèi)蒙如金融、內(nèi)蒙互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預(yù)測等相比，材料科學(xué)利用機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測的缺點就是材料中的數(shù)據(jù)量相對較少。古電管周關(guān)事【圖文解讀】圖1.具有原子層級分辨率的SIMS測量。

【導(dǎo)讀】MXenes作為一種新型的二維材料，力集一般用Mn+1XnTx表示，力集其中M表示前過渡金屬（Ti、V、Cr、Mo等），X表示C和/或N，T表示覆蓋外層金屬層的表面終端（O、OH、F、Cl等）。不僅如此，團(tuán)第研究還確定了相鄰表面終端層的組成及它們之間的相互作用。

最后，期輸研究還直接確認(rèn)了原子層的面外有序性，期輸在此之前這一性質(zhì)的研究只能通過對粉末XRD圖案的Rietveld細(xì)化以及結(jié)合掃描透射電子顯微鏡和MAX粒子邊緣或薄片的電子能量損失譜圖間接實現(xiàn)。如今，配電元素周期表中近四分之一的元素已被用于合成各類MAX和MXene組分。

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