©2022ChemicalEngineeringJournal    为了从机理上分析两种相对多硫化锂的影响，源于作者在图4通过密度泛函理论对α和β相PVDF进行了理论分析，源于结果发现，相较于α相PVDF，β相PVDF具有更小的带隙结构，在吸附多硫化物后，可以发现其在费米能级处态密度不为零，这说明β相PVDF具有更好的电子导电性，同时，通过吸附能分析，β相PVDF对多硫化锂具有更强的吸附能力。

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，小题如金融、小题互联网用户分析、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。然后，源于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。

此外，小题随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），源于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）。小题（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

源于图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，小题详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

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、源于电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

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