部分作品1.图片作品3：行业动图作品药物分子结合XP粒子服务项目1、论文插图、封面图绘制。

欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，预期投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。就是针对于某一特定问题，改善建立合适的数据库，改善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。

电力这一理念受到了广泛的关注。并利用交叉验证的方法，板块解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，受青但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

需要注意的是，行业机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。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：预期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，预期对症下方，方能功成。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，改善它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

电力机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。作者拟合每个标记点的强度剖面二维高斯函数来定位其中心，板块按时间顺序重复的所有成像帧可以方便作者画出样本漂移轨迹。

有一个点值得注意的是，受青液氮冷却InGaAs探测器通常在温度不低于100℃下运行，受青冷却到接近液氮的真实温度时会抑制暗电流达到10e- pixel-1 s-1，这比冷却到−100 °C的InGaAs探测器低500倍。实验中使用的标记物是直径为5 μm的短波红外透明窗口点，行业其用光刻法在硅圆片上刻印出间距为30 μm的图案，再将Au涂敷在未覆盖的衬底上。

通过将这些结果与单一缺陷的光谱进行比较(图4c)，预期可以明确地将每个缺陷指定为(i)硝基芳基缺陷。涂覆的Au层还可以作为一面镜子提高从样品发出光子的收集效率，改善同时阻挡来自底层硅衬底的荧光。