文献链接：全球https://doi.org/10.1002/anie.2020054062、全球ACSNano：大规模合成具有多功能石墨烯石英纤维电极北京大学刘忠范院士，刘开辉研究员等人结合石墨烯优异的电学性能和石英纤维的机械柔韧性，设计并通过强制流动化学气相沉积（CVD）制备了混杂石墨烯石英纤维（GQF）。

首先，顶级构建深度神经网络模型（图3-11），顶级识别在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。2018年，环境会于在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]。

首先，监测京展举办构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。随后开发了回归模型来预测铜基、仪器月铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，仪器月同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。最后，展览北将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

需要注意的是，览馆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。对错误的判断进行纠正，全球我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

顶级机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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