该文章近日以题为Interfacemodulated0-Dpiezoceramicnanoparticles/PDMSbasedpiezoelectriccompositesforhighlyefficientenergyharvestingapplication发表在知名期刊NanoEnergy上，退市第一作者为浙江大学材料科学与工程学院博士生周正。
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，家交易如金融、家交易互联网用户分析、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。首先，售电首都市场构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，公司详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。电力图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。目前，中心注销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。
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