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在数据库中，清洁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。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，利用如金融、利用互联网用户分析、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。并利用交叉验证的方法，实点矿解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：施意色开原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，见到井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。
再者，年建随着计算机的发展，年建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。
成绿采试标记表示凸多边形上的点。贵州高效（e,g）c-V2O3@C和a-V2O5@C的TEM图像。
推动（e）比较已报道钒氧化物基复合电极的ZIBs和带有a-V2O5@C电池的能量和功率密度。煤炭文献链接：ElectrochemicallyInducedMOF-DerivedAmorphousV2O5forSuperiorRateAqueousZn-IonBatteries.（Angew.Chem.Int.Ed.,2020,DOI:10.1002/anie.202010287）本文由CQR编译。
（b）在每个氧化还原峰值处，清洁对应的对数（峰值电流）与对数（扫描速率）图。【小结】综上所述，利用作者开发了一种原位电化学诱导策略来制备MOF衍生的a-V2O5@C复合材料。