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作者进一步扩展了其框架,不磨以提取硫空位的扩散参数,不磨并分析了与由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)。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、记忆电负性、摩尔体积等),以此将不同的材料区分开。
基于此,自行本文对机器学习进行简单的介绍,自行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。
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