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首先，固体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。氧化业项（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。作者进一步扩展了其框架，物燃以提取硫空位的扩散参数，物燃并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。
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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，山东如金融、山东互联网用户分析、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
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鉴于此，物燃美国普渡大学的BabakAnasori教授等人通过引入四种过渡金属，首次报道了多元素高熵M4C3Tx MXenes的合成。料电相关论文成果以TailoringUltrahighEnergyDensityandStableDendrite-FreeFlexibleAnodewithTi3C2Tx MXeneNanosheetsandHydratedAmmoniumVanadateNanobeltsforAqueousRocking-ChairZincIonBatteries为题于2021年6月19日发表在AdvancedFunctionalMaterials上。
