博海 图4 反应机制表征a）SeS2@PCS的充放电曲线。

作者进一步扩展了其框架，拾贝以提取硫空位的扩散参数，拾贝并分析了与由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）。此外，力量随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

2018年，博海在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。拾贝标记表示凸多边形上的点。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、力量辅助多维材料表征、力量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。

基于此，博海本文对机器学习进行简单的介绍，博海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。拾贝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。

参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：力量认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，力量对症下方，方能功成。

首先，博海构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。测试结果发现，拾贝2DCOF薄膜展示了达到1Wm-1 K-1的导热性能，超低的介电常数k=1.6。

相关研究以Fast-SwitchingVis−IRElectrochromicCovalentOrganicFrameworks为题目，力量发表在JACS上。二维共价有机配合物框架材料具有模块化结构，博海能够进行分子级别精确控制，表现出较高的孔道结构和层状片状形貌。

在本研究中，拾贝证明了良好配体的设计COFs是稳定氧化还原反应的关键，展示了构建高性能锂有机电池COF电极的基本原理。这些结果表明，力量层状2DCOF是有希望的下一代介电层，这种效果有望在高性能芯片中展示应用前景，可能解决摩尔定律达到极限的问题。