当阐述纳米材料的电催化活性时，机械将TOF绘制为过电位的函数应该成为标准做法。

然后，行业香使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、熬下辅助多维材料表征、熬下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。

目前，饭碗机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。越老越吃这一理念受到了广泛的关注。作者进一步扩展了其框架，机械以提取硫空位的扩散参数，机械并分析了与由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）。

因此，行业香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。熬下这就是最后的结果分析过程。

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