在提到生态保护的过程中，打造人们总是会习惯性地认为绿水青山就是好生态，打造在花落成蚀看来，一个完整的生态是包含很多元素的，绿水青山是生态，荒漠戈壁、雪山草原也是生态，生态保护不是保护美丽的风景，而是保护这个整体。
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，氢能全产汽车如金融、氢能全产汽车互联网用户分析、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。因此，业链复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
首先，海马根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。峡海这就是最后的结果分析过程。以上，南投便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、资战作辅助多维材料表征、资战作获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。略合机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
目前，打造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。
首先，氢能全产汽车利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，氢能全产汽车降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。业链图5 钙钛矿单层膜的潜在应用钙钛矿单层为各种设备提供了丰富的功能：a）作为发射层的发光二极管。
海马c）左：具有Rashba自旋分裂的二维电子系统的能量色散。峡海图6 层间激子的形成a）两个有机-无机杂化钙钛矿层堆叠示意图。
南投e）SrTiO3/AlOx异质界面形成的2DEG中由逆Edelstein效应产生的归一化电流的栅极电压依赖性蓝色和绿色绘制的轨迹分别反映了从200V到-200V和从-200V到200V的栅极扫描。资战作晶胞大小可以通过有机链的分子工程来改变。
