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在数据库中，奇女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。【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，侠前所涉及领域也正在慢慢完善。
首先，得先构建深度神经网络模型（图3-11），得先识别在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。最后我们拥有了识别性别的能力，大神器并能准确的判断对方性别。看神图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。
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实验过程中，得先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。
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图7探究了各项反应条件对催化剂的影响，奇女接下来才是真正的实战部分了，作者将利用甲烷的部分氧化实验来探究实际的催化剂变化。通常的3D全息投影成像主要是基于人的两只眼睛在观察事物的时候所造成的视差位移经过大脑的分析，侠前就会区分出物体距离的远近，侠前从而产生强烈的立体感。
因此，得先伦敦大学学院化学系的AndrewM.Beale就带领他的团队运用更加先进的5D层析X射线衍射成像技术来探究催化剂床中的催化剂在催化过程中的变化，得先将了解到的变化来进一步应用于催化剂的改进，该成果5Doperandotomographicdiffractionimagingofacatalystbed发表在Nature子刊NatureCommunication上面。可以看到从自然条件下一切换到不同的反应条件，大神器就能看到NiAl2O4相的生成，而金属Ni相则是在还原处理过程中才出现。
