DFT理论计算表明双金属MXene材料Mo2TiC2Tx对NO2气体分子表现出超强的吸附特性，浙江最吸附能可达−3.12eV。

当我们进行PFM图谱分析时，浙江最仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，浙江最而不能发现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。目前，浙江最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。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、浙江最无监督学习、半监督学习以及强化学习。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），浙江最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）。3.1材料结构、浙江最相变及缺陷的分析2017年6月，浙江最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。

浙江最这些都是限制材料发展与变革的重大因素。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、浙江最电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

利用k-均值聚类算法，浙江最根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

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，浙江最如金融、浙江最互联网用户分析、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。集成灶可以将吸油烟机、浙江最燃气灶、浙江最消毒柜、储藏柜四大功能合为一体，具有独特组合方式和高效率的吸油烟效果，并实现全自动智能化控制，属绿色环保型高档厨房产品。

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