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Ceder教授指出，圈里可以借鉴遗传科学的方法，圈里就像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。最后我们拥有了识别性别的能力，视链并能准确的判断对方性别。
飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，朋友快戳。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，圈里如金融、圈里互联网用户分析、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。视链图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，朋友所涉及领域也正在慢慢完善。圈里机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
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2018年，朋友在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]。消失模铸造（LFC）工艺相较于重力压铸（DC），圈里具有可优化铸造形状以及低成本等优点，被广泛的应用在汽车发动机汽缸盖的铸造过程中。
Figure2：视链三维拉伸试样断裂面上气孔及最终形成的裂纹（黑色）形貌（紫色为样品断裂面，气孔上叠加的是样品在整体断裂前的应变场）。朋友Figure4：(a,b)8个选择的Al2Cu颗粒在断裂前的等效塑性应变及正应变演化曲线。
X射线断层扫描技术（X-raytomography）可以在合金拉伸过程中原位观测其三维裂纹的萌生，圈里生长及扩展。研究中使用的是一台实验室高分辨X射线断层扫描仪，视链配套一台拉伸加载装置，视链最小分辨率设定为2微米，拉伸样品在加载之前先进行一次三位成像扫描，以此作为参考，然后进行拉伸加载实验，在略高于其样品屈服力附近多次暂停拉伸，同时进行三位图像扫描收集，直至其拉伸最终断裂，然后对不同拉伸阶段过程中收集的三维图像进行气孔，二次相以及裂纹的分割，可以观察到裂纹从最初的萌生到生长及扩展的演化规律，另外，由图像相关技术计算出的应变场也可以统计出Al2Cu相以及富铁相的平均最小断裂应变阈值。