首先通过搭建了空间群为R3m（160）的α-GeTe晶体模型，岳阳阳落模拟计算O与GeTe的结合过程，岳阳阳落证明了氧（O）原子倾向于与2个锗（Ge）原子形成更稳定的Ge-O-Ge的结构是导致二维GeTe在空气中稳定性差的根本原因。
首先，石油省首构建深度神经网络模型（图3-11），石油省首识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、湖南无监督学习、半监督学习以及强化学习。
再者，座油岳随着计算机的发展，座油岳许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。氢合图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。此外，建站作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，建站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。
岳阳阳落（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。石油省首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。
然后，湖南采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。
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