Figure2.（a）P4，马爸P4/TU-3（1/0.5），P4/TU-3（1/1）的31PNMR光谱;（b）C6D6中BnOH，BnOH/P4（1/1），BnOH/P4/TU-3（1/1/1），BnOH/P4/TU-1（1/1/1）的1HNMR光谱。

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，爸们材料人编辑部Alisa编辑。然后，担心的事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。

首先，终于利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，终于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。马爸图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。然后，爸们为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

在数据库中，担心的事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。终于（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

首先，马爸构建深度神经网络模型（图3-11），马爸识别在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。

爸们这就是最后的结果分析过程。其中，担心的事PES-SO3H层充当功能层，PES-OHIm层充当支撑层。

终于1994年获得吉林大学博士学位后继续在东京大学做博士后研究。这些材料具有出色的集光和EnT特性，马爸这是通过掺杂低能红色发射铂的受体实现的。

爸们2001年获得国家杰出青年科学基金资助。这样的膜设计大大促进了跨膜离子的扩散，担心的事有助于实现5.06Wm-2的高功率密度，这是基于纳米流体膜的渗透能转换的最高值。