当Z变为等于6时，写作这种发生的压力与报道的压缩v-SiO2的值刚好吻合。

然而，痛道实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。此外，写知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。

写作这就是最后的结果分析过程。当然，痛道机器学习的学习过程并非如此简单。为了解决这个问题，写知2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，写作如金融、写作互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。我在材料人等你哟，痛道期待您的加入。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、写知卷积神经网络（CNN）等[3]。

然后，写作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。图五、痛道使用离聚物增强CO2R的示意图（a-d）在Cu催化剂存在下发生CO2R的对比，痛道随着AEI层的加入增加了局部CO2/H2O比值，在AEI上增加了CEI层，从而形成双层局部环境并调节局部氢氧化物，并且脉冲电解进一步增强了C2+产物。

写知（b）在各种条件和配置下获得的局部电流密度。铜(Cu)催化剂将CO2R催化为有价值的多碳(C2+ )产物，写作但其选择性取决于催化剂表面附近的局部微环境。

文献链接：痛道TailoredcatalystmicroenvironmentsforCO2 electroreductiontomulticarbonproductsoncopperusingbilayerionomercoatings(Nat.Energy，痛道2021，10.1038/s41560-021-00920-8)本文由材料人CYM编译供稿。正如所讨论的，写知这些变化是通过使用离子筛选和固有离聚物特性对pH值和局部H2O和CO2浓度在Cu表面附近的策略控制来实现的，写知阴离子交换离聚物表现出增加的CO2溶解度，阳离子交换离聚物通过OH-捕获增加局部pH值，并且两层都会影响整体水浓度。