近年来，颗引许多新型无机和有机纳米颗粒（NPs）（如金纳米颗粒、颗引硅基纳米颗粒、脂蛋白纳米盘和纳米凝胶等）在纳米疫苗的开发中取得了令人瞩目的成果。

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，山楂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。然而，头脑实验产生的数据量、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。

当然，风暴机器学习的学习过程并非如此简单。首先，颗引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。山楂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。

然后，头脑为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。风暴这就是最后的结果分析过程。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、颗引辅助多维材料表征、颗引获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，山楂如金融、山楂互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。全球首款可折叠激光电视海信激光电视L5K，头脑以及全球首款顶嵌式激光影院海信顶嵌式激光影院S8K发布。

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