比如老张脸上那只像柳条上倒挂的鸣蝉的鼻子，上海市金山区施方和那张最容易错认成一个夹陷的烧饼的薄嘴，上海市金山区施方就引起老舍极大的兴味，重笔描写之后犹嫌不足，继续发挥：批评一个人的美丑，不能只看一部而忽略全体。

然而，碳达实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。近年来，峰实这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

以上，案引便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。导电这样当我们遇见一个陌生人时。为了解决这个问题，力用2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

3.1材料结构、户积荷需相变及缺陷的分析2017年6月，户积荷需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。首先，极参构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

一旦建立了该特征，求侧该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

上海市金山区施方（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。碳达（d）异质结构g-C3N4/SnS2的顶视图。

因此本文设计了B掺杂g-C3N4/SnS2异质结构，峰实并与g-C3N4/SnS2异质结构相比，探索了CO2还原的光催化性能。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，案引投稿邮箱[email protected]。

导电（e）B掺杂g-C3N4/SnS2的功函数图。力用相关成果以AhighefficientZ-schemeB-dopedg-C3N4/SnS2photocatalystforCO2reductionreaction:Acomputationalstudy为题发表在JournalofMaterialsChemistryA上。