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公路图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。博海标记表示凸多边形上的点。这就是步骤二：拾贝数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

一旦建立了该特征，最美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3-11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，公路如金融、公路互联网用户分析、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。

3.1材料结构、博海相变及缺陷的分析2017年6月，博海Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

并利用交叉验证的方法，拾贝解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。©2023SpringerNature【成果启示】该改工作引入了新型CO2过饱和策略，最美用于进行电催化反应将CO2直接转化为C3产物。

公路©2023SpringerNature图4高压高过饱和度状态下电催化CO2还原性能研究。博海原文详情：Qi,K.,Zhang,Y.,Onofrio,N.etal.UnlockingdirectCO2electrolysistoC3productsviaelectrolytesupersaturation.NatCatal(2023).https://doi.org/10.1038/s41929-023-00938-z本文由KunQi供稿。

拾贝©2023SpringerNature图2常压过饱和状态下电催化CO2还原性能研究。但对于高附加值多碳产物（C≥3）尤其是多碳醇的制备，最美以往研究受限于：转化效率低（≤20%），能量效率差（≤10%），稳定性差（≤15小时）。