元椅图3.基于MOFs的金属多相催化剂材料(a)Pt/NH2-MIL-125(Ti)和(b)Au/NH2-MIL-125(Ti)的ESR谱。

因此，把的办复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。2018年，兴趣在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]。

为了解决上述出现的问题，元椅结合目前人工智能的发展潮流，元椅科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。经过计算并验证发现，把的办在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。属于步骤三：兴趣模型建立然而，兴趣刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。

元椅（e）分层域结构的横截面的示意图。把的办机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

然后，兴趣使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

元椅利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。图b, d,f,h,j,l,n,p,r分别为Cu粉末掺杂后的Sm-Co永磁体二次电子扫描图、把的办背散射电子扫描图、把的办晶粒取向图、钐的元素分布、钴的元素分布、铁的元素分布、锆的元素分布、氧的元素分布以及铜的元素分布。

兴趣投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenvip。元椅【图文导读】图1. 原始Sm-Co永磁体和Cu粉末掺杂后的Sm-Co永磁体的磁化曲线。

文献链接：把的办Attractive-domain-wall-pinningcontrolledSm-Comagnetsovercomethecoercivity-remanencetrade-off,(ActaMaterialia,2019,DOI:10.1016/j.actamat.2018.10.046)本文由作者团队供稿，把的办编辑部编辑。图a, c,e,g,i,k,m,o,q分别为原始Sm-Co永磁体二次电子扫描图、兴趣背散射电子扫描图、兴趣晶粒取向图、钐的元素分布、钴的元素分布、铁的元素分布、锆的元素分布、氧的元素分布以及铜的元素分布。