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3.1材料结构、晋城相变及缺陷的分析2017年6月，晋城Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。因此，炭绿2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

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再者，大智随着计算机的发展，大智许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。这就是步骤二：研制数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

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采工采装（DOI:10.1002/adfm.201808389）图6 与氮氧比有关的非化学计量缺陷的示意图胡劲松：中科院化学所研究员主要研究方向：电化学能源转换与太阳能转换纳米材料与器件的研究。作方通过飞秒时间分辨瞬态吸收光谱动力学测量和扫描离子电导显微镜直接映射表面电荷分布验证了电荷转移。

案加（DOI:10.1021/acsnano.9b09470）图1 层状CdS-Cu2-xS/MoS2的结构和元素表征混合阳离子2D钙钛矿作为甲基铵储物来稳定MAPbI3含二维钙钛矿的降维钙钛矿是稳定卤化铅钙钛矿最有前途的策略之一。同时，大智在阴极一侧，Co单原子阵列模拟像陷阱一样抑制了多磺酸的路易斯酸碱相互作用。