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目前，推动探索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。另外7个模型为回归模型，产业预测绝缘体材料的带隙能（EBG），产业体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。并利用交叉验证的方法，布局解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

此外，发展随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。然后，人民日报人工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。

为了解决这个问题，点赞2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

然后，济南加快经验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。此外，推动探索电导率降低，并且这影响电池性能和倍率性能。

产业【引言】人们对能源需求的持续增长和对化石燃料危机的担忧使电化学能量转换和储存的重要性达到了从未达到的水平。通过比较LTO/LTO、布局NCA/NCA、布局石墨/石墨对称电池在-40°时的EIS结果，其中，RLTO/LTO =Rct +R去溶剂化+Rb，而Rx/x =Rct +RSEI ofx +R去溶剂化+Rb（x=NCA和石墨），从而剥离了各项传质和电荷转移过程。

发展第四个问题与材料的机械性能（特别是电极中的粘合剂）是否保持整个电极的完整性以及零下温度是否影响电池容量和循环性能。电极改性和表面修饰可以有效抑制活性物质表面的电化学副反应，人民日报人工如图十和图十一所示。