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随后，料电2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：池商原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

首先，业化构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。基于此，还差火本文对机器学习进行简单的介绍，还差火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。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，氢燃它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

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经过计算并验证发现，还差火在数据库中的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）。【成果简介】近日，氢燃西北工业大学材料学院李贺军院士团队介绍了不同类型的石墨烯、氢燃MXene微波吸收（MA）纳米材料研究的最新进展，包括它们的单体材料、三维组装体及其介电-磁性异质掺杂杂交体等。

就结构而言，料电石墨烯比MXene具有更好的高温稳定性，而MXene纳米片在高温下会发生层间分层和相变，导致其介电性能的变化。一方面，池商石墨烯和MXene在形貌和表面化学性质上具有相似性，使其在制备高性能MA材料上具有相似策略，例如介电-磁损耗协同的杂化结构。

一方面，业化石墨烯和MXene共有的大宽厚比、业化高活性化学表面和多样的合成工艺等特点使其在制备诸如轻质组装体和各类纳米杂化体等高效MA结构中独占鳌头。该文章以宋强研究员、还差火叶昉副教授和李贺军院士为共同通讯作者。