超成M)不同催化剂在1.0MKOH电解液中的OER性能。

经过计算并验证发现，源互在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。此外，联网Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

基于此，示范本文对机器学习进行简单的介绍，示范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。Ceder教授指出，项目可以借鉴遗传科学的方法，项目就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，难落举个简单的例子：难落当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

就是针对于某一特定问题，超成建立合适的数据库，超成将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），源互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）。

联网这就是最后的结果分析过程。

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，示范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。项目E)分层Ni-FeLDH中空纳米棱柱的形成示意图。

难落E)应用Pt/C||RuO2和MnO/Co/PGC材料在特别设计的锌空气电池中的放电极化曲线和功率密度图。超成M)不同催化剂在1.0MKOH电解液中的OER性能。

F)Fe-Co-P纳米盒预催化剂的制备过程示意图:(I)Fe-CoPBA纳米盒的合成，源互(II)磷酸化过程，(III)催化结构演化。联网C)Ni0.83Fe0.17(OH)2的HAADF-STEM图像和相应的的元素分布图。