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虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，年政但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。2018年，府工在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。
最后，作报展电将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。为了解决这个问题，源电2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。力保力市这些都是限制材料发展与变革的重大因素。
首先，场化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。然而，交易实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。
深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，广西告抓供开它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。
在数据库中，年政根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。在实验过程中总共收集四个反应条件下的3D-XRD-CT数据库（每个数据库包含30个XRD-CT数据集），府工它们分别是：府工（1）自然环境下，（2）800 °C下He气流中，（3）800 °C下20％H2/He气流中和（4）800 °C下20％O2/He气流中。
作报展电而再氧化过程也可以看到NiO转化成NiAl2O4的过程。源电Ni-O和Ni-Al-O物种完全还原的延迟可能是由于靠近反应堆进口处形成金属镍所产生或本来存在的水的原因。
金属Pd的含量也有明显的减少，力保力市而石墨相的逐渐增多有可能封闭金属Ni和Pd的活性位点，进而影响催化剂的稳定性。所以，场化要是没有5D成像技术，这催化剂中的相互作用就很难被观察到，从而为人们所了解和认知。
