刚成为神话的齐达内，为什么要走呢？

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为神机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。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，齐达如金融、齐达互联网用户分析、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。

此外，刚成作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，刚成结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。为了解决这个问题，为神2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。实验过程中，齐达研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

我在材料人等你哟，刚成期待您的加入。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：为神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，为神对症下方，方能功成。

单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，齐达材料人编辑部Alisa编辑。

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齐达(f)具有可调节门控状态的自组装超分子修饰的多门控态纳米通道。【成果简介】近日，刚成中科院理化所田野研究员（通讯作者）与江雷院士在J.Am.Chem.Soc.上发表了题为Ion/moleculetransportationinnano-pore/channels:Fromcriticalprinciplestodiversefunctions的Perspective文章。

为神(f)通过聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）膜分离可混溶的离子。文献链接：齐达Ion/moleculetransportationinnano-pore/channels:Fromcriticalprinciplestodiversefunctions (J.Am.Chem.Soc.,2019,DOI:10.1021/jacs.9b00086)本文由biotech供稿，材料牛审核整理。