XANES X射线吸收近边结构（XANES）又称近边X射线吸收精细结构（NEXAFS），远光是吸收光谱的一种类型

最后，瑞翔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。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，中标中石质分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。

为了解决这个问题，化中2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。并利用交叉验证的方法，安中解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。Ceder教授指出，心煤析仪可以借鉴遗传科学的方法，心煤析仪就像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。

在数据库中，器采根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。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，购项来研究超导体的临界温度。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、远光卷积神经网络（CNN）等[3]。

然后，瑞翔为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。但是，中标中石质分对液态水的性质变化，尤其在缝隙孔隙中且层间距离仅为约10Å的研究仍不多。

化中图2MoS2晶体和单层构建的纳米通道图3在狭缝内介电成像的实验装置（a-c）石墨和六方氮化硼的纳米流体装置的示意图;（d-g）不同高度h的承压水薄片的设备的断层图像;（h-j）为（d-g）的相应扑拓图。本文由材料人Materials_1219供稿，安中材料牛整理编辑。

但是，心煤析仪当涉及到化学反应性或选择性时，纳米约束作用需要考虑反应物-表面相互作用。另外，器采在窄缝隙孔中观察到的，由禁闭引起的传输特性、介电响应、溶剂化壳、化学反应性和反应机理的变化也应转变为由禁闭控制的化学反应。