然后，广东为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

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，河源举个简单的例子：河源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。伏万（e）分层域结构的横截面的示意图。

属于步骤三：绿湖模型建立然而，绿湖刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。然后，白田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。利用k-均值聚类算法，输变根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

2018年，电工在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，程投产但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

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，广东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。

为了解决这个问题，河源2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。该膜具有出色的耐久性，伏万超柔韧性，防腐性能和耐低温性能。

O活性位点的活性不仅可以通过用其他TM原子代替最接近的原子（Ti）来调节，绿湖而且可以通过在其第二最接近的位点产生O空位来调节。主要从事仿生功能界面材料的制备及物理化学性质的研究，白田揭示了自然界中具有特殊浸润性表面的结构与性能的关系，白田提出了二元协同纳米界面材料设计体系。

文献链接：输变https://doi.org/10.1002/anie.2020054062、输变ACSNano：大规模合成具有多功能石墨烯石英纤维电极北京大学刘忠范院士，刘开辉研究员等人结合石墨烯优异的电学性能和石英纤维的机械柔韧性，设计并通过强制流动化学气相沉积（CVD）制备了混杂石墨烯石英纤维（GQF）。就像在有机功能纳米结构研究上，电工考虑到纳米结构在无机半导体领域所取得的非凡成就，电工作为一类重要的光电信息功能材料，有机分子结构的多样性，可设计性以及材料合成及制备方法上的灵活性都使得有机纳米结构的研究尤为重要。