那些(b)镍箔快速焦耳加热升降温曲线以及加热实物图。

看起这样当我们遇见一个陌生人时。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，光丽的路来研究超导体的临界温度。

近年来，鲜亮这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。然后，照片采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。就是针对于某一特定问题，后都建立合适的数据库，后都将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

最后，那些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。因此，看起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。

光丽的路图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，鲜亮举个简单的例子：鲜亮当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。图6:在298.15K下，照片PhSSPh-Li2S4、照片PhSSPh-Li2S6和PhSSPh-Li2S8在200ps分子模拟过程中的径向分布函数(a)和均方根偏差(b); 在298.15K下进行200ps分子模拟时，PhSSPh-Li2S4 (c)PhSSPh-Li2S6 (d)和PhSSPh-Li2S8 (e)的初始和最终结构。

然后，后都结合实验XRD和模拟XRD(图2c，d)确定了HUT9具有AA堆积结构(图2e)。如图5d所示，那些HUT9衬底上S8与Li2S的相对自由能差(-15.43eV)小于CNT衬底上的相对自由能差(-14.76eV)，说明从S8到Li2S,HUT9具有更优异的动力学性能。

图4:(a)2-HUT9@CNT、看起4-HUT9@CNT和CNT隔膜改性电池的CV曲线。同时，光丽的路2-HUT9@CNT电池具有最小的极化电位，表明它可以降低LiPSs的转化过电位。