2.4复合材料基中间层最近，新型性作者通过一步静电喷涂沉积（ESD）技术制备了一种Li-S电池的超薄多功能中间层（图9a）。
为了解决这个问题，氮化2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。目前，硅陶高压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。
2018年，瓷材在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]。然而，料增实验产生的数据量、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。然后，强特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。
最后，设备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。那么在保证模型质量的前提下，可靠建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，可靠目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。
图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，新型性来研究超导体的临界温度。
图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，氮化由于原位探针的出现，氮化使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，硅陶高压但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。
瓷材这些都是限制材料发展与变革的重大因素。首先，料增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。
并利用交叉验证的方法，强特解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。一旦建立了该特征，设备该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。