（l）FeNiLDH和FeNiLDH/Ti3C2–Mxene的Ni和Fe在3d轨道态密度（DOS）和预测DOS（PDOS），山东省首虚线表示d能带中心。

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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、电站电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。最后，县投将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

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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，座县莒如金融、座县莒互联网用户分析、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。图五、级键顺蚕丝人工肌肉的应用（a）水分驱动的机器人毛毛虫在纤维上行走。

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当RH从20％变为80％时，控变卷绕的蚕丝伸缩肌肉收缩率达70％，比有机溶剂驱动的卷绕CNT纱线肌肉（60％）要打，且最大做功能力达73J/kg。图三、电站蚕丝扭转人工肌肉的性能（a）水雾驱动下，蚕丝扭转肌肉的扭转角和转速随时间的变化曲线。