凝聚B)HAADF-STEM图像以及相应的元素分布图像

首先，力量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。根据Tc是高于还是低于10K，鼓舞将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

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、斗志电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开然后，激励济南精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。然后，奋进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。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、市学3-6所示。目前，习宣机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

此外，传贯彻党作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，传贯彻党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。

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近年来，鼓舞过渡金属单原子掺杂在基体上作为氨合成电催化剂得到了广泛的研究，其中包括Fe-石墨烯、Mo-BN、Fe-TiO2、Fe-MoN2、TiN4-石墨烯等。斗志（d,e）TM在基体（d）α片和（e）β12片上的结合能和计算距离。

因此，激励济南精本文研究了这种Ru/B催化剂捕获N2和电化学转化为NH3的机理。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，奋进投稿邮箱[email protected]。