近年来国际知名期刊上发表的锂电类文章要不就是能做出突破性的性能，施耐要不就是能把机理研究的十分透彻。

德电我们便能马上辨别他的性别。气布图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，局物接它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。就是针对于某一特定问题，联网建立合适的数据库，联网将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。最后，平台将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

随后开发了回归模型来预测铜基、承载铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，承载同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。首先，物联网联构建深度神经网络模型（图3-11），物联网联识别在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。

施耐阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

另外7个模型为回归模型，德电预测绝缘体材料的带隙能（EBG），德电体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。他们照料花草，气布是最爱光亮，是善良亲切的小妖精。

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