当尼德霍格咬穿世界树根部之时，加机填就是世界毁灭之时。
氢站氢气机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。然后，用隔压缩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。
Ceder教授指出，膜式可以借鉴遗传科学的方法，膜式就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。近年来，补国白这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，内空但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、加机填辅助多维材料表征、加机填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。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，氢站氢气详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，用隔压缩但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。
因此，膜式复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。此外，补国白文章强调了在掺杂态共轭聚合物中形貌调控的重要性，这是解决掺杂困境的重要策略。
最后，内空作者以n型聚合物热电材料为例，讨论了n掺杂共轭聚合物在实际应用中遇到的巨大挑战。对于n型掺杂剂，加机填作者从分子大小和形状、加机填掺杂剂（或掺杂剂阳离子）与共轭聚合物之间的相互作用以及掺杂剂对形貌和微观结构的影响等方面总结了一些基本准则，以设计高效的n型分子掺杂剂。
最近，氢站氢气许多研究集中在提高共轭聚合物的p掺杂效率和电导率上。Acc.Chem.Res.2021,DOI:10.1021/acs.accounts.1c00223Adv.Mater.2021,33,2005946.Angew.Chem.Int.Ed. 2021,60,5816-5820.Nat.Commun.2020,11,3292.Am.Chem.Soc.2020,142,15340–15348.Adv.EnergyMater.2019,9,1900817.Angew.Chem.Int.Ed.2019,58,11390-11394.Chem.Mater.2019,31,6412-6423.Adv.Mater.2018,30,201802850.Am.Chem.Soc.2015,137,6979.本文由材料人学术组tt供稿，用隔压缩材料牛整理编辑。
