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3.1材料结构、省电实施相变及缺陷的分析2017年6月，省电实施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。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，力中快戳。

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，长期材料人编辑部Alisa编辑。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），交易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）。利用k-均值聚类算法，细则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。

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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，省电实施来研究超导体的临界温度。

2018年，力中在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]总之，长期基于PTB的PTB@ZIF-90/MB光热治疗平台使得PTT具有选择性靶向肿瘤和抑制肿瘤耐热性的优点，取得了显著的肿瘤治疗效果。

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由于线粒体编码的基因有助于真核细胞耐热性的演变，发布因此可以通过代谢和遗传方式干扰线粒体功能从而干预肿瘤细胞的耐热性。图四、湖北PTB@ZIF-90/MB的体内肿瘤靶向测试（A）观察小鼠体内DIR荧光研究PTB@ZIF-90/MB的肿瘤靶向能力。