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【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，特色所涉及领域也正在慢慢完善。Ceder教授指出，核酸可以借鉴遗传科学的方法，核酸就像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。
当我们进行PFM图谱分析时，检测仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，检测而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、地点卷积神经网络（CNN）等[3]。福建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。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），特色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）。核酸（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
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：检测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，检测对症下方，方能功成。
地点（e）分层域结构的横截面的示意图。福建（D）金属玻璃高熵纳米粒子的实验三维原子模型。
（4）在数据驱动的发现方面，特色需要进一步发展高通量方法和数据挖掘，特色减小筛选结果与实际性能之间的差异，将实验三维原子模型与计算方法结合，加深对高熵纳米粒子合成-结构-性质之间关系的理解。此外，核酸随机的多元素混合也会使精确描述单个纳米粒子以及统计变化变得更加困难。
图2：检测高熵纳米粒子的合成和结构 © 2022AAAS（A和B）高熵混合热力学分析考虑的熵（A）和焓（B），主要是由高熵纳米粒子的组成决定的。地点（C）组合优化和高通量合成高熵纳米粒子的实例。