（B）丙酮-d6中6-PAS（i）、韩国9-PAS（ii）和14-PAS（iii）聚合物的PAS结构和1HNMR（500Hz）光谱。

电力（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。需求（e）分层域结构的横截面的示意图。

创历图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。首先，史最构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、高纪辅助多维材料表征、高纪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。

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需要注意的是，韩国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。

电力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。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、需求卷积神经网络（CNN）等[3]。

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