在长时间使用后，中电作膜表面的多级粗糙结构仍然得以保留，中电作油水分离能力与光催化性能亦未见明显下降，表明ZIF-8@ZnO/PVDF催化膜具有优异的结构稳定性与长期服役能力。
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，启明如金融、启明互联网用户分析、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。星信息标记表示凸多边形上的点。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，化全详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。以上，力支力保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，撑电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。
首先，供工利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，供工降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：中电作原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
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随后开发了回归模型来预测铜基、星信息铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，星信息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。GF-40(a)、化全GF-50(b)、GF-60(c)和GF-70(d)的SEM图片，GF-70的韧带结构(e)-(f),GF-40的CT三维重构图(g),GF-40的高分辨率CT截面图(h),GF-70的TEM图像(i), GF-70的HRTEM和SAED图(j)。
力支力保图3-4VC还原氧化石墨烯后产物（D-VC）的物性分析。撑电相关研究成果以Melaminefoam-inducedisotropicgraphitefoamforeffectivethermalmanagementandelectromagneticinterferenceshielding发表在JournalofMaterialsChemistryC上。
供工D-VC-120（e）的1H-NMR谱图。中电作rGO-xVC-1-2800和rGO-xVC-20-2800的热扩散系数和h×K值（a）。
