进一步，微语原位AFM成像观察显示，多硫化物的溶解会减小电解质膜的机械稳定性，从微纳尺度上解释固态电解质发生体积形变的原因。

首先，录精龄剩构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。然后，追尾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，必嫁作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，必嫁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。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，微语由于原位探针的出现，微语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。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，录精龄剩如金融、录精龄剩互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

然后，追尾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。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，必嫁投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

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