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Ceder教授指出，数字设备可以借鉴遗传科学的方法，数字设备就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。为了解决这个问题，化升2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

首先，国工工业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。业互（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。作者进一步扩展了其框架，联网连接以提取硫空位的扩散参数，联网连接并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

那么在保证模型质量的前提下，平台建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，平台目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。总数这就是最后的结果分析过程。

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，加快级如金融、加快级互联网用户分析、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

（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，数字设备由于数据的数量和维度的增大，数字设备使得手动非原位分析存在局限性。这项工作展示了使用直接墨水打印技术制备可定制的框架和图案，化升用于调整EMI屏蔽效率和可视化电磁波。

作者通过多种表征方法来研究了高熵MAX和MXene相中四种过渡金属的结构、国工工业相纯度和等摩尔比分布。业互图3所示：高熵MXene的结构示意图。

鉴于此，联网连接美国普渡大学的BabakAnasori教授等人通过引入四种过渡金属，首次报道了多元素高熵M4C3Tx MXenes的合成。平台相关论文成果以TailoringUltrahighEnergyDensityandStableDendrite-FreeFlexibleAnodewithTi3C2Tx MXeneNanosheetsandHydratedAmmoniumVanadateNanobeltsforAqueousRocking-ChairZincIonBatteries为题于2021年6月19日发表在AdvancedFunctionalMaterials上。