同拥（a）不同电解液中金属K在Al箔基底的沉积-剥离行为及（b）相应的库伦循环效率和（c）Aurbach效率比较
（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，抱生由于数据的数量和维度的增大，抱生使得手动非原位分析存在局限性。再者，物质随着计算机的发展，物质许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。
此外，成型作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，成型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。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，燃料举个简单的例子：燃料当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、锅炉供热无监督学习、半监督学习以及强化学习。
2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，大时代然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。此外，同拥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。
那么在保证模型质量的前提下，抱生建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，抱生目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。
然后，物质为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。 季伟，成型材料复合新技术国家重点实验室副研究员，湖北省青拔。
该工作获得牛津大学材料系RichardTodd教授团队、燃料牛津大学DavidCockayne电镜中心、燃料武汉理工大学纳微结构研究中心、中科院上海硅酸盐研究所实验平台的大力支持。季伟副研究员、锅炉供热傅正义院士为共同通讯作者，团队博士研究生徐海跃、季伟副研究员为共同第一作者。
大时代2015-2016年在牛津大学学习。2017年博士毕业于武汉理工大学，同拥师从傅正义院士。