中央第二生态环境保护督察组督察河南省动员会在郑州召开

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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），环境所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。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，保护如金融、保护互联网用户分析、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。根据Tc是高于还是低于10K，察河将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

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