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另外7个模型为回归模型，网势握电预测绝缘体材料的带隙能（EBG），网势握电体积模量（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）。随后，动汽2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

然后，互联使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。然而，网势握电实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。最后，动汽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。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：互联原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。以上，网势握电便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

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，动汽来研究超导体的临界温度。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，互联详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。【图文导读】图一、网势握电不同形式的SAC的合成和多硫化物吸收的示意图（a）使用水溶性Co(II)卟啉复合物制备CoSACs（即Co-NG(400)和Co-NG(800)）的合成路线。

一系列三电极测量和Li2S沉淀试验表明，动汽与含有以孤立形式的COSACs的对照电极相比，含有CoSACs聚集体的电极表现出更快的Li+扩散系数和增加的Li2S沉淀。石墨烯由于其特殊的物理和化学性质，互联在构建高性能功能材料方面具有巨大的前景。

网势握电（g）使用S@Co-NG(800)制备的电池在不同高硫负荷下在0.1C时的循环记录。动汽在11.8mgcm-2的高硫负载量下实现了12.52mAhcm-2的超高面积比容量。