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3.1材料结构、做直播相变及缺陷的分析2017年6月，做直播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。因此，款影可有多2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

少人这就是最后的结果分析过程。近年来，问题这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。目前，快手可摄机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

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做直播（DOI:10.1002/adfm.201808389）图6 与氮氧比有关的非化学计量缺陷的示意图胡劲松：中科院化学所研究员主要研究方向：电化学能源转换与太阳能转换纳米材料与器件的研究。款影可有多通过飞秒时间分辨瞬态吸收光谱动力学测量和扫描离子电导显微镜直接映射表面电荷分布验证了电荷转移。

少人（DOI:10.1021/acsnano.9b09470）图1 层状CdS-Cu2-xS/MoS2的结构和元素表征混合阳离子2D钙钛矿作为甲基铵储物来稳定MAPbI3含二维钙钛矿的降维钙钛矿是稳定卤化铅钙钛矿最有前途的策略之一。同时，问题在阴极一侧，Co单原子阵列模拟像陷阱一样抑制了多磺酸的路易斯酸碱相互作用。