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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，拾贝生如金融、拾贝生互联网用户分析、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。随后开发了回归模型来预测铜基、平平铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，平平同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

首先，淡淡的人利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，淡淡的人降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。博海这些都是限制材料发展与变革的重大因素。最后我们拥有了识别性别的能力，拾贝生并能准确的判断对方性别。

此外，平平目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。经过计算并验证发现，淡淡的人在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，拾贝生来研究超导体的临界温度。【成果简介】近期，平平苏州大学路建美教授和贺竞辉教授等人基于离子共轭结构设计出了一种有机半导体材料——聚方酸菁，平平实现了实测40ppt (理论检测限13 ppt)的二氧化氮检测，是目前报道的最低检测限。

【图文导读】化学反应式Scheme1聚方酸菁p-PPS的合成和离子共振结构图一：淡淡的人二氧化氮传感性能对比Fig.1.有机材料（绿色字体）和无机材料（蓝色）制备的电阻式化学传感器的性能比较图二：淡淡的人p-PPS的表征和传感器件Fig.2.(a)p-PPS、o-PPSD以及原料的FT-IR (b)p-PPS的紫外-可见光谱图(c)p-PPS的热重分析图(d)p-PPS的电子扫描图(e)传感器件的实物图(f)传感薄膜的厚度测试通过合成邻位和对位的PPS聚方酸菁，进一步验证p-PPS的对位聚合方式。由于其具有更高的离子共轭密度和更高的平面性，博海该聚合物能够达到1450ppm-1(100ppb NO2下)的灵敏度和高达至少1887倍的选择性。

此前，拾贝生我们报道了一篇采用离子共轭结构的聚合物PDBS实现了1 ppb二氧化氮的检测（Small2019,15,1803896）。【总结与展望】本文基于离子共轭结构设计出了一种有机半导体材料——聚方酸菁，平平实现了实测40ppt的二氧化氮检测。