随后的放电曲线演变成一个几乎S形的曲线，中电持续不断地循环，表明在首次充电过程中发生了电化学驱动的结构转变。
（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，布2表由于数据的数量和维度的增大，布2表使得手动非原位分析存在局限性。就是针对于某一特定问题，月份运行建立合适的数据库，月份运行将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。
基于此，电力本文对机器学习进行简单的介绍，电力并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。作者进一步扩展了其框架，工业以提取硫空位的扩散参数，工业并分析了与由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）。经过计算并验证发现，简况在数据库中的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）。
在数据库中，附图根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。首先，中电根据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。
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、布2表无监督学习、半监督学习以及强化学习。
首先，月份运行构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。电力这一理念受到了广泛的关注。
实验过程中，工业研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。简况机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
那么在保证模型质量的前提下，附图建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，附图目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。这就是步骤二：中电数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。