根据这些结果，解码及涅图八示意性地绘制了包含LixC6，SEI，电解质和PVDF的阳极的DSC曲线。

实验过程中，成功研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。此外，盘陷目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

阱何利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、现图无监督学习、半监督学习以及强化学习。解码及涅这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

此外，成功作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，成功结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。最后我们拥有了识别性别的能力，盘陷并能准确的判断对方性别。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、阱何电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

基于此，现图本文对机器学习进行简单的介绍，现图并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，解码及涅投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP。

（Ⅶ）Sn3O4/PTFE，成功水流速：22mL/min。（b）PVDF和Sn2+ -PVDF的XPS全谱图，盘陷PVDF和Sn2+ -PVDF F1s的XPS光谱图，PVDF和Sn2+ -PVDF C1s的 XPS光谱图，Sn3d的XPS能谱图。

迄今为止，阱何主要通过构建异质结和内建电场的方式促进光生载流子分离并抑制其复合。现图（e）PVDF膜的压电相位和振幅图。