2018年，式风在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

电制这一理念受到了广泛的关注。氢规这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

然后，划又采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。随后，格兰2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。再者，式风随着计算机的发展，式风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。

电制这就是最后的结果分析过程。作者进一步扩展了其框架，氢规以提取硫空位的扩散参数，氢规并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

此外，划又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。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、格兰辅助多维材料表征、格兰获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。该成果以Reversibleplanarglidingandmicrocrackinginasingle-crystallineNi-richcathode为题，式风发表在Science上。

电制这种方法为碱金属层状氧化物的设计提供了一种新的解决方案。通过在两个超薄Cu层（~500nm）之间嵌入磷酸三苯酯阻燃剂的聚酰亚胺制备超轻聚酰亚胺基集流体（9μm厚，氢规比质量1.54mgcm−2）。

然而，划又Mg2+与电解质溶液和正极材料发生强烈的相互作用，导致离子解离和扩散缓慢，从而导致低功率输出。使用MOF凝胶隔膜和5,5′-二甲基-2,2′-双对苯醌（Me2BBQ）作为电极的电池在2000次循环后显示出高循环稳定性，格兰容量保持率为82.9%，格兰对应于每个循环约0.008%的容量衰减，在300mAg−1的电流密度下放电容量为约171mAhg−1。