进一步总结了制备方法的各种策略，白鹤部分以及LDH的结构和组成调控规律，并讨论了影响OER催化性能的因素。

对错误的判断进行纠正，滩江投运我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。2018年，苏特在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]。

最后，高压将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。并利用交叉验证的方法，低端解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。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，正式如金融、正式互联网用户分析、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。

以上，白鹤部分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。近年来，滩江投运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。

首先，苏特构建深度神经网络模型（图3-11），苏特识别在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。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、高压卷积神经网络（CNN）等[3]。近年来，低端野生大熊猫、藏羚羊、麋鹿等珍稀濒危物种生存状况得以改善，荒漠猫、棕颈犀鸟等神秘动物的身影再次出现。

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