将三根棉签单独或一起放进试纸包内的稀释液，构建搅拌搅匀后放置一分钟。
2018年，全球在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]。首先，互联互联构建深度神经网络模型（图3-11），互联互联识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
网推图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，进国际性建设由于数据的数量和维度的增大，进国际性建设使得手动非原位分析存在局限性。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，电网由于原位探针的出现，电网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。
因此，构建复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。为了解决这个问题，全球2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
当然，互联互联机器学习的学习过程并非如此简单
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