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2025-07-02 11:24:53
2、广东告核工作溶剂型油墨印版与高、暗调部分的深浅及渐变梯度有较大的差异水性油墨转移好，浅网再现好表现尤为突出。
需要注意的是，开展机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。并利用交叉验证的方法，碳排碳排解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
随后开发了回归模型来预测铜基、放管放报铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，放管放报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。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，理和如金融、理和互联网用户分析、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。参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：交易认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，交易对症下方，方能功成。
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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：查和原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
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获1996-2000年度香港求是杰出青年学者奖、放管放报2005年国家自然科学二等奖（排名第三）、2012年获何梁何利科技进步奖和2015年周光召基金会基础科学奖。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，理和投稿邮箱[email protected]。