野模本工作观察到在5小时的反应中连续产生H2O2

近年来，实生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。实验过程中，野模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。

1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，实生但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。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，野模来研究超导体的临界温度。实生阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

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、野模电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。实生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。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，野模详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

作者进一步扩展了其框架，实生以提取硫空位的扩散参数，实生并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。由于量子系统的脆弱性，野模充分利用它们的能力需要一种策略来根据需要高精度地操纵和访问它们。

实生图4打印点上的缺陷数量a)5×5打印纳米金刚石阵列的共聚焦荧光图像。b)在背电极上施加360V的负电压时，野模将纳米金刚石纳米液滴喷射到背面电极上。

实生e)间距为3µm的纳米金刚石簇阵列的FE-SEM图像（比例尺：2µm）此外，野模这种无光刻技术的方法将降低这种固态量子器件在不同领域所需的技术障碍。