上海（b-c）Mn3O4前体和Ca0.4MnO2正极材料的HADDF-STEM图像。

国际图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。当然，碳中机器学习的学习过程并非如此简单。

就是针对于某一特定问题，和新建立合适的数据库，和新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。然而，技术实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。再者，装备随着计算机的发展，装备许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：博览认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，博览对症下方，方能功成。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，上海由于原位探针的出现，上海使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

以上，国际便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

经过计算并验证发现，碳中在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。大快人心的事情是，和新家里的三花色母猫在猫崽子快三个月大的时候，和新开启了送猫活动，家附近的邻居收到后第二天带着盐巴来跟我妈磕唠，我妈也顺水推舟的手下盐巴并说了句:节省了送小猫的活儿。

（我就是个工具人，技术在母猫眼里我就是背景板。2、装备产前12到24小时，母猫的体温会明显下降1℃左右。

直到小母猫憋不住了，博览直接站立生崽，还是我第一个发现的。上海下面我们就来看看猫咪为什么会出出现这种情况吧。