此外，努力对于EVs来说，努力要实现超过300英里的行驶里程，电池需要达到5mAh·cm-2的面容量和500Wh·kg-1的能量密度来满足实际功率输出要求，这就需要将载硫量提升到商业需要的水平（5mg·cm-2）。

为了解决上述出现的问题，建设加快结合目前人工智能的发展潮流，建设加快科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。再者，黄河随着计算机的发展，黄河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。

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，流域流项如金融、流域流项互联网用户分析、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。对外（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。基于此，开放本文对机器学习进行简单的介绍，开放并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

（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，门户目正由于数据的数量和维度的增大，门户目正使得手动非原位分析存在局限性。以上，个骨干物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，推进在数据库中的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）。

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