XPS和TOF-SIMS研究表明SEI的组成主要包括NaF，数据省电Na2O和NaOH，这些组分都是良好的电子绝缘体，可以有效抑制水在负极表面的析氢反应。

利用k-均值聚类算法，国各根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。基于此，力消本文对机器学习进行简单的介绍，力消并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，费新然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，数据省电材料人编辑部Alisa编辑。国各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。

此外，力消作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，力消结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），费新所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

以上，数据省电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。

作者进一步扩展了其框架，国各以提取硫空位的扩散参数，国各并分析了与由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）。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，力消但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

利用k-均值聚类算法，费新根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。数据省电（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

根据Tc是高于还是低于10K，国各将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。因此，力消复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。