©2023SpringerNature成果启示该工作所构建的人工突触传感器阵列采用超薄的氧化钛作为原材料，中国技解决了小微型柔性传感电极机械稳定性差的难题，中国技为新一代柔性电极设计提供了新思路。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，古代构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。此外，匠人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。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、发明辅助多维材料表征、发明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。此外，卯结Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。2018年，术真绝在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]。

然后，中国技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。并利用交叉验证的方法，古代构解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），匠人所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

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