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各支图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，队广详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

3.1材料结构、受赞相变及缺陷的分析2017年6月，受赞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。誉驰援河利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。作者进一步扩展了其框架，济南救援济南以提取硫空位的扩散参数，济南救援济南并分析了与由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，各支2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。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，队广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。

因此，受赞复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。

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（b-c）在1×PBS缓冲液中SPNR1、各支SPNR2和SPNR3的紫外可见吸收和荧光光谱。队广（d）药物诱导的免疫激活后肿瘤中O2•−的体内化学发光成像示意图。

在先天免疫反应中，受赞吞噬细胞自发地增加ROS的生成，以通过氧化机制抵抗感染。誉驰援河文献链接：SemiconductingPolymerNanoreportersforNear-InfraredChemiluminescenceImagingofImmunoactivation（Adv.Mater.,2019,DOI:10.1002/adma.201906314）本文由CQR编译。