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【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，还巨所涉及领域也正在慢慢完善。微语图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。并利用交叉验证的方法，录精解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
因此，钱人复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。还巨图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。
当然，微语机器学习的学习过程并非如此简单。
2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，录精然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。受到其在光伏电池中令人印象深刻的性能的鼓舞，钱人如果可以解决其固有的不稳定性问题，卤化铅钙钛矿材料似乎是光催化的有希望的候选者。
太原理工大学张鼎通过引入特定异质元素以优化储能结构稳定性的方法，还巨获得了具有增强电化学性能和空气稳定性的O3-NaFe0.4Mn0.49Cu0.1Zr0.01O2。而金属有机框架(MOF)具有多孔载体结构，微语能够与钙钛矿纳米粒子的尺寸和几何形状相匹配，微语以实现有效的稳定，但又不会阻止光催化中试剂的进入等性质。
印度理工学院(BHU)化学系Rosy报告了一种新的方法来缓解稳定性问题和改善LMR-NCM的电化学性能，录精主要是通过二乙基锌辅助原子表面还原(Zn-ASR)，录精并且改变O和过渡金属的电子构型。Cu/Zr的共掺杂保留了层状O3结构，钱人增大了层间距，促进Na +的扩散。
