Kim课题组在锂硫电池的正极研究中利用原位TEM等形貌和结构的表征，助推展远深入的研究了材料的电化学性能与其形貌和结构的关系(Adv.EnergyMater.,2017,7,1602078.)，助推展远如图三所示。
深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，区块它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。首先，光软构建深度神经网络模型（图3-11），光软识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，获军企材料人编辑部Alisa编辑。2018年，评领在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。作者进一步扩展了其框架，助推展远以提取硫空位的扩散参数，助推展远并分析了与由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）。
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，区块如金融、区块互联网用户分析、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。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，光软来研究超导体的临界温度。
首先，获军企利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，获军企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。
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