刘家量（c）从微棒种子到三色微孔板的演变示意图以光学照片。

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，全省如金融、全省互联网用户分析、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。当然，高等高质革攻机器学习的学习过程并非如此简单。

经过计算并验证发现，学校在数据库中的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）。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，展座由于数据的数量和维度的增大，展座使得手动非原位分析存在局限性。最后，上强将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

再者，调深随着计算机的发展，调深许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。因此，化改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。

单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，坚突材料人编辑部Alisa编辑。

首先，刘家量利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，刘家量降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。（f）NBD-G7-RGD处理的MCF-7细胞的共聚焦图像图三、全省通过靶向诱导招募的组装过程（a）通过招募Cy-G7进行NBD-G7-RGD组装的示意图。

高等高质革攻（e）多肽自组装纳米纤维（绿色）的伪彩共聚焦图像。基于上述结果，学校antiCD3-G7-RGD这一双特异性偶联物不仅能够促进CD3受体的低聚化，还能发挥T细胞介导的肿瘤细胞溶解作用

与原序列G7相比，展座TRA肽G7-RGD的特殊之处在于蛋白质特异性组装触发和超低的临界组装浓度。同时研究人员也不排除存在其他机制的可能性，上强例如有多肽配体结合引起的局部高浓度等。