文献链接：山东EnhancedcatalysisofultrasmallAu-MoS2 clustersagainstreactiveoxygenspeciesforradiationprotection（ScienceBulletin,2018,DOI：山东10.1016/j.scib.2018.05.008）本文由材料人编辑部学术组木文韬翻译，材料牛整理编辑。
作者进一步扩展了其框架，发文以提取硫空位的扩散参数，发文并分析了与由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）。随后开发了回归模型来预测铜基、加快建设铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，加快建设同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
再者，现代随着计算机的发展，现代许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。流通阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、体系通黄3-6所示。
3.1材料结构、河流海通相变及缺陷的分析2017年6月，河流海通Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，域出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。
当我们进行PFM图谱分析时，山东仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，山东而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。
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