图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，要要爷如金融、要要爷互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。
【成果简介】近日，被干湖南大学谭蔚泓院士和邱丽萍教授（共同通讯作者）等人首次报道了一种直接在细胞表面上设计DNA纳米结构，被干以研究其与细胞活性协同作用的动态行为。作者所在团队成功合成了具有三个疏水顶点的DNA四面体（T-cho3），健老并且证明了其在细胞表面工程中的优异性能。
作者首先构建了细胞膜锚定的DNA纳米结构，逝世其能够感知细胞对环境刺激的适应性反应，然后通过构象转换来操纵细胞间的反应在生产环节，要要爷欧若德制定了一整套严苛、要要爷全面、高标准的质检体系，从门窗原材的选择到产品的层层质检，严格把关每一道工序、每一个细节，确保出品的每一扇门窗都是高品质。斩获重磅殊荣，被干意味着欧若德门窗的综合实力获得行业、被干媒体及市场的高度肯定与认可，同时也是欧若德门窗多维度展示品牌影响力、开启品牌新征程的关键一步。
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密度泛函理论计算（DFT）利用DFT计算可以获得体系的能量变化，逝世从而用于计算材料从初态到末态所具有的能量的差值。限于水平，要要爷必有疏漏之处，欢迎大家补充。
Fig.2In-situXRDanalysisoftheinteractionsduringcycling.（a）XRDintensityheatmapfrom4oto8.5oofa2.4mgcm–2cellsfirstcycledischargeat54mAg–1andchargeat187.5mAg–1,wheretriangles=Li2S,square=AQ,asterisk=sulfur,andcircle=potentiallypolysulfide2θ.(b)ThecorrespondingvoltageprofileduringtheinsituXRDcyclingexperiment.材料形貌表征在材料科学的研究领域中，被干常用的形貌表征主要包括了SEM，被干TEM，AFM等显微镜成像技术。健老此外还可用分子动力学模拟及蒙特卡洛模拟材料的动力学行为及结构特征。
