最直接的组织途径是通过蒸发堆积形成结构良好的超晶格，中国何以及通过表面活性剂分子连接实现自组织。
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，云计举个简单的例子：云计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。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：算路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，算路对症下方，方能功成。
作者进一步扩展了其框架，中国何以提取硫空位的扩散参数，中国何并分析了与由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）。基于此，云计本文对机器学习进行简单的介绍，云计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。3.1材料结构、算路相变及缺陷的分析2017年6月，算路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。
实验过程中，中国何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。此外，云计目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。
为了解决这个问题，算路2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
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，中国何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。云计k-l：钝化和过钝化表面的AFM图像。
本工作的研究结果不仅有助于理解高脆性HEAs的脆化机理，算路而且为脆性HEAs的塑性化提供了一条有用的途径。 a-d,Al3Zr分散析出相(a,b)和S相(c,d)的原子图和成分剖面图，中国何分别沿红色箭头表示。
云计f.（110）面和（001）面的2D特征XRD图案。相比短程有序，算路中程有序结构更有效地与位错相互作用，实现强化与应变硬化。