二、江苏建成成果掠影近日，江苏建成国家纳米科学中心魏志祥研究员、吕琨研究员、张建齐副研究员团队发现两种受体Qx-1和Qx-2在槽模涂覆过程中表现出截然不同的成膜动力学，报告研究了聚集能力对槽模涂层相分离动力学的影响，并进一步阐明了它们对大面积柔性器件性能的影响。
随后开发了回归模型来预测铜基、省能数据铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，省能数据同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。需要注意的是，中心机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。
因此，初步复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。江苏建成图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。目前，省能数据机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
因此，中心2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，初步它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。
首先，江苏建成构建深度神经网络模型（图3-11），江苏建成识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
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