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本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍,时代详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力,幕后然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。
为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能(如原子在元素周期表中的位置、英雄电负性、摩尔体积等),以此将不同的材料区分开。近年来,确定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。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用,时代但是传统开发新材料的过程,都采用的试错法,实验步骤繁琐,研发周期长,浪费资源。
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基于此,时代本文对机器学习进行简单的介绍,时代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。幕后作者提出了氢氧根(即O-H共价键)可以作为实现磁电耦合的调控手柄。
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【图文导读】图一、时代总体设计思路及(SrCoO2.5)8H1内磁电耦合示意图(a)使用氢氧根作为调控手柄同时控制磁性和铁电性的概念示意图。而在第一类多铁材料中,幕后由于铁电性和磁性起源于不同的机制,导致其磁电耦合通常很弱。
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