在此基础上，火电作者们证明这种基于EGT的SNN可用于开发具有移动方位检测能力的触觉感知系统。

以上，考核靠性便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。然而，试验实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

那么在保证模型质量的前提下，分析建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，分析目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，火电由于数据的数量和维度的增大，火电使得手动非原位分析存在局限性。就是针对于某一特定问题，考核靠性建立合适的数据库，考核靠性将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

随后开发了回归模型来预测铜基、试验铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，试验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。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，分析详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

最后，火电将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

利用k-均值聚类算法，考核靠性根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。吸收光谱可以利用吸收峰的特性进行定性的分析和简单的物质结构分析，试验此外还可以用于物质吸收的定量分析。

此外，分析越来越多的研究工作开始涉及了使用XAS等需要使用同步辐射技术的表征，而抢占有限的同步辐射光源资源更显得尤为重要。火电此外通过EAXFS证明了富含缺陷的四氧化三钴中的Co具有更低的配位数。

考核靠性它是由于激发光电子经受周围原子的多重散射造成的。目前，试验陈忠伟课题组在对锂硫电池的研究中取得了突破性的进展，试验研究人员使用原位XRD技术对小分子蒽醌化合物作为锂硫电池正极的充放电过程进行表征并解释了其反应机理（NATURECOMMUN.,2018,9,705），如图二所示。