进一步地，大数代为了开发高性能电催化剂这里设计了新组分高熵岩盐氧化物(MgFeCoNiZn)O，并通过DFT理论进行了预测。

另外7个模型为回归模型，据时解决预测绝缘体材料的带隙能（EBG），据时解决体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，供电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。

对错误的判断进行纠正，可靠我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。然后，保障为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、护卫华辅助多维材料表征、护卫华获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

网络阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。此外，大数代作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，大数代结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

当然，据时解决机器学习的学习过程并非如此简单。

需要注意的是，供电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。成果背景近日，可靠加州大学教授JohnF.Hartwig课题组在Science上发表了题为Catalyticdeconstructionofwastepolyethylenewithethylenetoformpropylene的文章，可靠他们设想了一个DIE级联催化过程，将PE链去饱和，然后解开链生成丙烯。

保障3.这种温和催化技术有望用于解构原本稳定的聚烯烃。护卫华TBE和M相对于PE单体单元进行了计算。

网络图4反应范围及动力学研究©2022AAAS(A)I/E与1-十八烯的时程(100%收率=458.3mbar)。这个过程中脱氢作用可以通过烯烃的复分解和异构化作用形成丙烯，大数代从而实现随后的C-C键裂解，大数代高密度(HDPE)或低密度(LDPE)的高分子量PE的脱氢和随后的含内烯烃聚合物的异构乙烯水解(I/E)的组合，将具有商业相关分子量的PE转化为丙烯，收率高达80%关键创新1.报道了通过聚乙烯的部分脱氢和脱饱和链的串联异构化乙烯裂解来生产丙烯的新途径。