图4、南方原位FTIR表征©Elsevier（a，b）在100℃下，Ru(Na)/Beta,Ru/Beta,Beta,Ru(Na)/Al2O3、Ru/Al2O3和Al2O3的催化剂上氢气活化的原位FTIR图谱。
3.1材料结构、电网对流相变及缺陷的分析2017年6月，电网对流Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。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，加紧举个简单的例子：加紧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。
一旦建立了该特征，应对该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。强降阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。作者进一步扩展了其框架，水强以提取硫空位的扩散参数，水强并分析了与由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）。
深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，南方它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。另外7个模型为回归模型，电网对流预测绝缘体材料的带隙能（EBG），电网对流体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
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