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单挑对标记表示凸多边形上的点。然后，字节种使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

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字节种图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，优势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。

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Fig.2In-situXRDanalysisoftheinteractionsduringcycling.（a）XRDintensityheatmapfrom4oto8.5oofa2.4mgcm–2cellsfirstcycledischargeat54mAg–1andchargeat187.5mAg–1,wheretriangles=Li2S,square=AQ,asterisk=sulfur,andcircle=potentiallypolysulfide2θ.(b)ThecorrespondingvoltageprofileduringtheinsituXRDcyclingexperiment.材料形貌表征在材料科学的研究领域中，优势常用的形貌表征主要包括了SEM，优势TEM，AFM等显微镜成像技术。研究者发现当材料中引入硒掺杂时，腾讯跳动锂硫电池在放电的过程中长链多硫化物的生成量明显减少，腾讯跳动从而有效地抑制了多硫化物的穿梭效应，提高了库伦效率和容量保持率，为锂硫电池的机理研究及其实用化开辟了新的途径。

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