平时可以给猫咪定期喂食化毛膏，那些或是种植猫草，让猫咪自由采食。
因此，逃离2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。另外7个模型为回归模型，北京预测绝缘体材料的带隙能（EBG），北京体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
一旦建立了该特征，人都过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。参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：那些认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，那些对症下方，方能功成。作者进一步扩展了其框架，逃离以提取硫空位的扩散参数，逃离并分析了与由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）。
此外，北京随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。首先，人都过构建深度神经网络模型（图3-11），人都过识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，那些详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，逃离来研究超导体的临界温度。然而，北京与富锂层状氧化物相比，其初次循环的不可逆容量、长循环过程中的电压衰减、低电压之后和快速的动力学都是相对较好的。
人都过6.ReversibleepitaxialelectrodepositionofmetalsinbatteryanodesScience,DOI：10.1126/science.aax6873金属在固-液界面容易形成不规则和非平面电沉积的倾向已经成为金属负极用于高能量密度可充电电池的基本障碍。那些这项工作中的发现可能要求在如何评估储能设备的真实经济价值方面发生范式转变。
2.QuantifyinginactivelithiuminlithiummetalbatteriesNature,DOI：逃离10.1038/s41586-019-1481-z锂金属负极具有很高的理论比容量（3860mAh/g），逃离但是锂金属电池往往会出现枝晶生长和低库仑效率等问题，阻碍了锂金属负极的商业化应用。北京临界剥离电流密度是限制全固态锂电池功率密度的主要因素。