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 图十、量转光热材料的稳定性（a）氟化磷烯以增强稳定性。广东（c）Te纳米材料的双共振模式。

 图七、月7月易光热转换效率测试（a）基于液滴实验装置，用于确定光热转化率。

图八、日组让交高水通量膜（a）用于光热蒸发的亲水膜和疏水膜的比较。当然，织开展机器学习的学习过程并非如此简单。

3.1材料结构、电合相变及缺陷的分析2017年6月，电合Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。另外7个模型为回归模型，同电预测绝缘体材料的带隙能（EBG），同电体积模量（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）。

为了解决这个问题，量转2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。首先，广东构建深度神经网络模型（图3-11），广东识别在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。