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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），百强布济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）。此外，南位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。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、列第电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。首先，数字市根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。再者，百强布济随着计算机的发展，百强布济许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

作者进一步扩展了其框架，南位以提取硫空位的扩散参数，南位并分析了与由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）。这就是步骤二：列第数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

近年来，数字市这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

百强布济我们便能马上辨别他的性别。【研究亮点】1、南位巧妙设计楔形样品，实现了二级相变材料Cu2Se在纳米尺度下的两相共存。

列第2012年回国加入浙江大学电子显微镜中心张泽院士团队。2、数字市α-Cu2Se相具有层状结构，其中由硒原子形成的框架构成了近似面心立方的亚晶格，接近β-Cu2Se相中的硒原子框架。

【引言】作为自然界中最基础的物理现象，百强布济相变已经被广泛地观察与研究，尤其是在纳米尺度。然而，南位当材料尺寸缩小到纳米量级时，比表面积显著增大，其表面效应便不能被忽略，因此有必要重新探究二级相变材料在纳米尺度上的相变行为。