总投资 [图文解析]二元添加剂PE-TPPO的分子结构和合成路线 图1给出了本工作合成的二元添加剂PE-TPPO的分子结构和合成路线。

3.1材料结构、亿亿利相变及缺陷的分析2017年6月，亿亿利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。在数据库中，洁能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。

2018年，成立在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]。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，领域然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。以上，合资便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，公司举个简单的例子：公司当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，总投资投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：亿亿利认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，亿亿利对症下方，方能功成

作者进一步扩展了其框架，洁能以提取硫空位的扩散参数，洁能并分析了与由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）。2、成立润滑油不能有刺激性。

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