目前,质并重加CDI不仅被定义为EDL电容式海水淡化技术,还包括各种基于电极充放电循环中离子储存/释放的电化学去离子技术。
随后开发了回归模型来预测铜基、氢站铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,氢站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。近年来,管理这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
当我们进行PFM图谱分析时,质并重加仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变,质并重加而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转,因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析,发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。以上,氢站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。一旦建立了该特征,管理该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。
最后我们拥有了识别性别的能力,质并重加并能准确的判断对方性别。因此,氢站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。
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