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【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，配网所涉及领域也正在慢慢完善。以上，用电改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。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，户侧举个简单的例子：户侧当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。属于步骤三：边界模型建立然而，边界刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。首先，模糊利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，模糊降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

在数据库中，新热根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。增量中（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

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，配网由于原位探针的出现，配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。

首先，用电改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。（C）在氩气气氛的DEGDME电解液中，户侧有无PDI-TEMPO时三电极电池的CV曲线（D）在1.8-4.4V范围内，户侧PDI-TEMPO电解质的原位紫外-可见光谱（E，F）添加锂盐前后，KO2饱和DMSO溶液与PDI-TEMPO的紫外-可见光谱图2PDI-TEMPO对Li-O2电池的影响 ©2022TheAuthors（A）Li-O2电池中，添加PDI-TEMPO和裸DEGDME电解质的充放电曲线。

（C，边界D）在充电过程中，边界Li-O2电池的气体演变的原位DEMS分析图4Li-O2电池循环后的电极结构表征 ©2022TheAuthors（A，B）添加PDI-TEMPO电解质和裸DEGDME电解质的Li-O2电池的放电-充电曲线和循环性能。（B-F）第一次放电之前碳纸电极（B），模糊放电之后（C，D）裸DEGDME电解质和（E，F）PDI-TEMPO电解质的SEM图像。

当添加到DEGDME电解液中时，新热Li-O2电池的储能机理出现了一个新的化学淬灭反应机制，形成Li2O2纳米颗粒。【引言】锂氧（Li-O2）电池具有高的理论比能量，增量中其实用装置被认为是一项颠覆性技术。