10年时间彩电市场变化非同寻常，中国这也铸就了消费者大追求的产品和技术基础。
核电化的后图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。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，数字投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。
有很多小伙伴已经加入了我们，良机但是还满足不了我们的需求，期待更多的优秀作者加入，有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。目前，中国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。随后开发了回归模型来预测铜基、核电化的后铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，核电化的后同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
近年来，数字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。良机（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），中国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）。
2018年，核电化的后在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。待它坐完月子，数字小奶猫也开始陆续睁眼时，又进入甩手掌柜模式
良机Fig.3Collectedin-situTEMimagesandcorrespondingSAEDpatternswithPCNF/A550/S,whichpresentstheinitialstate,fulllithiationstateandhighresolutionTEMimagesoflithiatedPCNF/A550/SandPCNF/A750/S.材料物理化学表征UV-visUV-visspectroscopy全称为紫外-可见光吸收光谱。目前材料研究及表征手段可谓是五花八门，中国在此小编仅仅总结了部分常见的锂电等储能材料的机理研究方法。
近日，核电化的后王海良课题组利用XANES等先进表征技术研究富含缺陷的单晶超薄四氧化三钴纳米片及其电化学性能（Adv.EnergyMater.2018,8,1701694）,如图一所示。Kim课题组在锂硫电池的正极研究中利用原位TEM等形貌和结构的表征，数字深入的研究了材料的电化学性能与其形貌和结构的关系(Adv.EnergyMater.,2017,7,1602078.)，数字如图三所示。
