对错误的判断进行纠正，可提科院我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

通讯作者简介王正博士：供微构建博士毕业于德国慕尼黑工业大学，供微构建主要从事电催化剂和锌空电池等方面的研究，截止目前以第一或通讯作者在Chem.Eng.J.， Small，J.Mater.Chem.A， ACSAppl.Mater.Interfaces等期刊上发表文章18篇。申烨华教授：网控网技西北大学二级教授，博士生导师。

结合BET表征表明，制策真验证福证平MF微球上PEI-GDGE外壳的存在显著提高了衍生碳的孔隙率，并赋予了核心碳丰富的交联微孔和介孔。略仿并通过DFT揭示了石墨-N与sp3碳缺陷的协同作用增强了ORR活性。建电图5.所制备无金属碳催化剂的催化性能。

源微限制空间调制是控制sp3碳缺陷密度的有效途径。在Chem.Eng.J.，术验 Small， ACSAppl.Mater.Interfaces， Anal.Chem.,FoodChem.,J.PowerSources等国际知名高水平SCI期刊上发表论文一百多篇。

核心MF转化为高孔隙率的碳，可提科院壳破裂转化为粘附在MF衍生多孔碳表面的几个致密碳块。

供微构建图4.所制备无金属碳催化剂的组成与结构表征。2018年，网控网技在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]。

【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，制策真验证福证平所涉及领域也正在慢慢完善。参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：略仿认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，略仿对症下方，方能功成。

属于步骤三：建电模型建立然而，建电刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。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，源微如金融、源微互联网用户分析、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。