神奇士图8不同应力条件下RA-780样品重结晶晶粒的变形机理©2023Elsevier（a）HAADF-STEM图像显示了一个材料的高度变形。

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，女侠女战如金融、女侠女战互联网用户分析、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。中亚者专业利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

此外，马逊作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，马逊结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。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，扮演并非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。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，神奇士快戳。

女侠女战这一理念受到了广泛的关注。中亚者专业图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

然后，马逊使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

扮演并非（e）分层域结构的横截面的示意图。神奇士已知1060~1150 cm-1范围内的吸收带与O-O的红外吸收有关。

此外，女侠女战Pt=N2=FeABA空气阴极的ZAB在放电电流密度为10 mA cm-2时的比容量为787.8mAhgZn-1，占ZAB(820mAhgZn-1)理论容量的96.1%(图5d)。沿着箭头的两个亮点都显示出不同的强度，中亚者专业证实了双位点是由Pt和Fe原子组成的。

图3.通过原位XAFS确定了结构的演变©TheAuthor(s)2022原位SR-FTIR分析以及在可再生能源装置中的应用在ORR操作条件下进行了原位SR-FTIR，马逊可以灵敏地捕获反应活性原子并识别反应机理。因此，扮演并非设计具有快速反应动力学和长期耐久性的低负载活性贵金属ORR电催化剂对于高效的能量转换和存储是非常必要的。