近年来国际知名期刊上发表的锂电类文章要不就是能做出突破性的性能，白鹤部分要不就是能把机理研究的十分透彻。
经过计算并验证发现，滩江投运在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。属于步骤三：苏特模型建立然而，苏特刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。
利用k-均值聚类算法，高压根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，低端如金融、低端互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。正式利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。
虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，白鹤部分但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。实验过程中，滩江投运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。
以上，苏特便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。
此外，高压作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，高压结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。低端所有圆柱形介孔通道在整个超结构中相互连接并呈放射状分布。
正式以高度可控的方式制备介孔氧化钛的基础研究仍然没有太多成果。白鹤部分这种配位协同自组装方法为高性能介孔光催化剂的设计和合成开辟了一条新途径。
赵东元，滩江投运教授，1963年6月出生于辽宁沈阳，复旦大学博士生导师，中国科学院院士。苏特作者在此报告了一种简单的蒸发驱动定向组装方法来合成直径为~800nm的三维开放介孔氧化钛微球。
