源能源M)不同催化剂在1.0MKOH电解液中的OER性能。
经过计算并验证发现，局关在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。此外，于组Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
基于此，织开展可再生知本文对机器学习进行简单的介绍，织开展可再生知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。Ceder教授指出，发展可以借鉴遗传科学的方法，发展就像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。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，试点示范举个简单的例子：试点示范当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。
就是针对于某一特定问题，源能源建立合适的数据库，源能源将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），局关所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。
于组这就是最后的结果分析过程。
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，织开展可再生知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。发展E)分层Ni-FeLDH中空纳米棱柱的形成示意图。
试点示范E)应用Pt/C||RuO2和MnO/Co/PGC材料在特别设计的锌空气电池中的放电极化曲线和功率密度图。源能源M)不同催化剂在1.0MKOH电解液中的OER性能。
F)Fe-Co-P纳米盒预催化剂的制备过程示意图:(I)Fe-CoPBA纳米盒的合成，局关(II)磷酸化过程，(III)催化结构演化。于组C)Ni0.83Fe0.17(OH)2的HAADF-STEM图像和相应的的元素分布图。
