王冬（f）薄膜的CD光谱和g因子。

在数据库中，容电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。就是针对于某一特定问题，改重建立合适的数据库，改重将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

【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，于培育新所涉及领域也正在慢慢完善。Ceder教授指出，兴生可以借鉴遗传科学的方法，兴生就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。当我们进行PFM图谱分析时，产力仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，产力而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、王冬卷积神经网络（CNN）等[3]。容电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。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），改重所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

于培育新（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。（E）基于AET表征结果，兴生确定了金属玻璃纳米粒子中共存的四种类晶体的中程有序。

例如，产力利用高熵纳米粒子的组成灵活性可以对催化剂活性和选择性进行微调，同时高熵混合可以保证严苛条件下的结构稳定性。（D温度-时间转换图描述了如何调整高温冷却速率、王冬合成动力学，以形成多种具有不同结构和化学有序度的纳米粒子。

2016年，容电人们合成了一个多元素纳米粒子库（尽管具有不混溶性，容电并且会导致相分离），在此之后，各种单相和具有更多元素数量和种类的高熵纳米粒子被相继合成。（C）这些高熵纳米粒子在热和电催化、改重能量储存转化以及环境和热电技术中有重要应用。