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因此，月第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。此外，公开公告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。目前，招聘机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

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(e)NVP-K0.06阴极的全覆盖元素(e1)、数字(e2)C、(e3)Na、(e4)O、(e5)P、(e6)V、(e7)K对应的元素映射。二、集团成果掠影近日，集团来自北京理工大学的吴锋院士，苏岳峰教授团队报告了一种价离子诱导的晶格调节方案，用Li+，Na+和K+取代V3+，激发了电子缺陷的产生并扩展了Na+的迁移途径。