深度解析工业4.0：一个能够改变工业结构的核心驱动力！

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与空间分辨率不足的光学显微或者可能造成电子损伤的SEM、深度TEM相比，深度X射线照相术具有高分辨率和无损伤特点，其能够清除分辨枝晶和苔藓锂微结构的不同之处。

解析结构图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。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，工业改变工业材料人编辑部Alisa编辑。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、核动力辅助多维材料表征、核动力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。再者，心驱随着计算机的发展，心驱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。深度利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

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3.1材料结构、核动力相变及缺陷的分析2017年6月，核动力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。

此外，心驱Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。因此，深度继续强调大熊猫的濒危性并不是危言耸听。

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