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2018年，轴｜政策在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，电力详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

此外，体制目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，改革如金融、改革互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。我在材料人等你哟，何推期待您的加入。

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一旦建立了该特征，电力该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：体制原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。改革(c-d)3D-CSC原始状态表面和横截面的SEM图。

何推(i-j)Li剥离完全后的3D-CSC表面形态和高倍数的SEM图。(b)在Li/3D-CSC负极中，时间Li能均匀沉积在3D-CSC骨架上，形成稳定度高的光滑界面。

图二：轴｜政策Li/3D-CSC负极表征(a)沉积和剥离过程中Li/3D-CSC负极的充放电曲线（原始状态、Li初步负载、Li进一步负载和剥离四个代表性状态）。锂-氧电池具有超高的理论能量密度，电力而被认为是下一代电力系统的主力军，电力但目前仍无法在保持高能量存储能力的同时保证锂负极的安全性和循环效率。