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目前，各级机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。再者，放心随着计算机的发展，放心许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

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首先，山东示范构建深度神经网络模型（图3-11），山东示范识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。最后我们拥有了识别性别的能力，各级并能准确的判断对方性别。

然后，放心为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

以上，消费便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。人们已经致力于解决一个或几个方面，单位特别是通过活性位点的电子调节来改善电催化活性，单位然而很少有综述集中总结于基于这些方面的协同调节，这对于先进的电化学水分解是必不可少的。

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各级对非化学计量缺陷的准确认识和控制对未来高效氮氧解水技术的发展具有十分重要的意义。相关研究以SingleAtomArrayMimiconUltrathinMOFNanosheetsBooststheSafetyandLifeofLithium–SulfurBatteries为题目，放心发表在AM上。