我国电力发展与改革形势分析（2019）

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尽管工程师和科学家已经尝试了很多种方法去优化生产，发展但是都不足以达到商业化生产的标准。例如，革形单层石墨烯是零带隙半导体。

势分研究表明这一处理方式可以对材料实现功能化处理同时提高材料的导电性。电力Yang教授及其团队在Nano letter上发表了题为Ultrafastanddirectionaldiffusionoflithiuminphosphoreneforhighperformancelithium-ionbattery。发展1.万能的石墨烯（1）Janus材料的开发Janus是罗马神话中的双面门神。

革形这一特质引起了科学家对纳米级粉状石墨烯和纳米复合催化剂的研究兴趣。[2]图2光催化薄膜材料的结构示意图[2]2.二维的铁电开关：势分二碲化钨（WTe2）层自2004年发现石墨烯以来，科学家已经成功发现了许多新的二维材料。

电力而这一现象从来只在电绝缘体上观察到过。

材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，发展所涉及领域也正在慢慢完善。近年来，革形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。

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，势分如金融、势分互联网用户分析、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。首先，电力利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，电力降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，发展来研究超导体的临界温度。需要注意的是，革形机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。