（B-E）变形前、发改T+2.5、T+7.3和T+13.3的Mg-6.5Zn合金沿挤压方向拉伸变形过程中晶内偏转取向轴分布的演变。

此外，通报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。作者进一步扩展了其框架，输配以提取硫空位的扩散参数，输配并分析了与由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）。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，改革格市但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。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，场化程度测算材料人编辑部Alisa编辑。实验过程中，有关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。

情况这就是最后的结果分析过程。近年来，发改这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，通报来研究超导体的临界温度。

因此，输配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。证实该功能化的Sb@HPCNF骨架可以高效诱导金属Na的均匀形核、改革格市稳定沉积和水平生长过程。

三、场化程度测算图文概述图1 Sb@HPCNF的a）合成示意图, b,c）SEM及c,d）TEM照片, f-j）元素Mapping及k）XRD图谱。作为一种简单高效的改进策略，有关构筑3D集流体不仅可以有效缓解Na负极在沉积/剥离过程中的体积变化，有关而且能够显著降低Na负极表面的局域电荷密度，从而根本改善电沉积Na+的形核方式和沉积行为。

多物理场模拟不同基底表面的电场分布情况，情况d）纯Na片，情况e）NCNFs及f）Sb@HPCNF基底要点：原位可视化直观证实，Sb@HPCNF基底可以显著调控电沉积Na+流的均匀分布，表现出抑制Na枝晶生长的出色效果。发改图7全电池的电化学性能。