那么在保證模型質量的前提下，錄精建立一個精確的小數據分析模型是目前研究者應該關注的問題，錄精目前已有部分研究人員建立了小數據模型[10,11]，但精度以及普適性仍需進一步優化驗證。單晶多晶的電子衍射花樣你都了解嗎?本文由材料人專欄科技顧問溪蓓供稿，微語材料人編輯部Alisa編輯。以上，錄精便是本人對機器學習對材料領域的發展作用的理解，如果不足，請指正。

圖3-1機器學習流程圖圖3-2?數據集分類圖圖3-3???????????????????????圖3-3?帶隙能與電離勢關系圖圖3-4?模型預測數據與計算數據的對比曲線2018年Zong[5]等人采用隨機森林算法以及回歸模型，微語來研究超導體的臨界溫度。最后，錄精將分類和回歸模型組合成一個集成管道，應用其搜索了整個無機晶體結構數據庫并預測出30多種新的潛在超導體。

文章詳細介紹了機器學習在指導化學合成、微語輔助多維材料表征、微語獲取新材料設計方法等方面的重要作用，并表示新一代的計算機科學，會對材料科學產生變革性的作用。

并利用交叉驗證的方法，錄精解釋了分類模型的準確性，精確度為92±0.01%（圖3-9）。微語開發低成本高活性的ORR/OER電催化劑對于可充電金屬空氣電池的快速發展至關重要。

錄精（e）普通FeN4和FeN4SW摻雜碳的DOS圖。第一性原理計算結果表明，微語由納米褶皺誘導形成的Stone-Wales缺陷FeNx位點是其具有優異電催化活性的主要原因。

插圖顯示了相應ΔE（ΔE=EOER，錄精10-EORR，3）和催化OER的Tafel斜率。（e）酸性介質的ORR性能，微語電解質為0.1MHClO4。