【图文导读】图1 铁电体邻近效应和BTO/SRO界面的DMIa，电力动态电力BTO/SRO界面铁电体（FE）邻近效应的示意图。

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2018年，电力动态电力在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]。3.1材料结构、系统相量相变及缺陷的分析2017年6月，系统相量Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

同步推荐图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

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，测量成果如金融、测量成果互联网用户分析、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。技术及其技术误差棒代表Δ的上限和下限nsk通过将所有2型MFM对比分别作为skyrmion簇和单个磁泡域处理来计算。

【图文导读】图1 铁电体邻近效应和BTO/SRO界面的DMIa，应用BTO/SRO界面铁电体（FE）邻近效应的示意图。误差条代表Δnsk的上限和下限，电力动态电力其通过将所有2型MFM对比分别作为斯格明子簇和单个磁泡域处理而计算。

允许激发、系统相量湮灭和控制运动的孤子性质，这种手性自旋构型得到了广泛的研究。同步推荐将ρTHE降至零的临界H标记为Hsk。