玛雅Angew.Chem.,Int.Ed.2021,60,15328-15334.。

再者，打制随着计算机的发展，打制许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。基于此，石器本文对机器学习进行简单的介绍，石器并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，玛雅由于原位探针的出现，玛雅使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。并利用交叉验证的方法，打制解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。利用k-均值聚类算法，石器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。

为了解决上述出现的问题，玛雅结合目前人工智能的发展潮流，玛雅科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。首先，打制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。

为了解决这个问题，石器2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

以上，玛雅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。因此，打制从原理上，COM机制能够突破现有OER机制的弊端，进一步提升催化性能。

2），石器费米能级附近电子态表现为氧时，氧作为氧化还原中心的晶格氧机理（LOM），如图1 所示。（b）费米能级附近电子态表现为氧时，玛雅氧作为氧化还原中心的晶格氧机理（Latticeoxygenoxidationmechanism,LOM）。

因此，打制COM机制能够突破现有OER机制的弊端，进一步提升催化性能。石器第一作者（或者共同第一作者）：   王晓鹏 通讯作者（或者共同通讯作者）：   薛军民; WeeSiangVincentLee。