h-BN涂层是均匀的，个月并且水平堆叠在7毫米厚的致密木材的表面上，从而为抑制氧气扩散和暴露于热时释放的可燃挥发物提供了极好的保护屏障。
虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，零年但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。3.1材料结构、终奖相变及缺陷的分析2017年6月，终奖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。
首先，互联话落构建深度神经网络模型（图3-11），互联话落识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。然而，网又实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。然后，个月采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。
零年机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。终奖这就是最后的结果分析过程。
互联话落（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
另外7个模型为回归模型，网又预测绝缘体材料的带隙能（EBG），网又体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。为了解决这个问题，个月2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
此外，零年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。为了解决上述出现的问题，终奖结合目前人工智能的发展潮流，终奖科学家发现，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。
首先，互联话落根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。作者进一步扩展了其框架，网又以提取硫空位的扩散参数，网又并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。