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冀北家微而右图则揭示了分子间相互作用的不同之处。原子结构数据可视化的概念和主要方法低维嵌入（Embedding）一般来说，电力分子或者材料的几何构象是高于三维的。

图3基于机器学习模拟的四面体非晶碳表面的典型结构模型3液态中的晶体成核在晶体形成过程中，上线也可以利用自动绘图技术来理解结构（例如研究成核过程的结构异质性情况）。针对这一问题，新能信Cheng5等人将先进的自由能方法和数据驱动的机器学习原子间势能结合起来，用以实现更加严谨可靠的预测方式。源管图7显示了钛酸锶（STO）和钐掺杂二氧化铈（110）/（110）界面结构7。

程序关键的问题是如何构建容易理解和操作的数据低维表达方式。而基于SOAP-GAP预测，国网并结合密度泛函理论（DFT）发现，这一弛豫结构来源于Jahn-Teller变形，且倾斜角的角度经过模型预测为19度左右。

然而，冀北家微尽管应用范围广泛，四面体非晶碳表面具有复杂的原子尺度结构和化学反应活性，至今还未被深入理解。

在机器学习中，电力一个优秀的原子环境描述符（descriptor）应该不随同一物种原子的转变、旋转、重排等不会改变物理性质的操作而一同改变。Ceder教授指出，上线可以借鉴遗传科学的方法，上线就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），新能信所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。源管标记表示凸多边形上的点。

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，程序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。国网这些都是限制材料发展与变革的重大因素。