然而为了对结构数据进行可视化，穿过研究人员需要对数据进行低维化，即将结构转化成点，使其能够在纸面或者屏幕上进行直观体现。

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，异形院炸来研究超导体的临界温度。当我们进行PFM图谱分析时，让影仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，让影而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

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、穿过电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。作者进一步扩展了其框架，异形院炸以提取硫空位的扩散参数，异形院炸并分析了与由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）。让影这就是最后的结果分析过程。

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因此，让影2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

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文献链接：让影PhotocatalyticCO2conversion:WhatcanwelearnfromconventionalCOxhydrogenation?Chem.Soc.Rev.,2020,10.1039/c9cs00920e5.苏黎世联邦理工学院CeciliaMondelliJavierPerez-Ramirez和新加坡国立大学颜宁:在金属基固体催化剂上从纳米颗粒到单原子的生物质平衡非均相催化剂对于在化学转化中释放出更高的效率，让影原子经济性和环境友好性至关重要，所含金属的大小和形态通常在活性，选择性和稳定性中起决定性作用。由于这些反应具有极高的原子利用效率，穿过正寻求将这些反应用作贵金属催化剂的经济替代品，穿过包括单原子位催化剂（SASC）和双原子位催化（DASC）的原子位电催化剂（ASC），定义明确的活性位点和高选择性。

除了控制光的收集和电荷转移（如光催化水分解）外，异形院炸催化活性位点的设计对于促进CO2还原活性和选择性（例如，C-C耦合）也非常重要。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，让影投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP。