然而，固体该类电解质的固有电化学稳定窗口较窄，应用于过渡金属氧化物正极的全固态电池会产生界面问题，导致电池的性能衰减严重。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，氧化业链举个简单的例子：氧化业链当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。此外，物燃作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，物燃结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

最后我们拥有了识别性别的能力，料电并能准确的判断对方性别。池技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。术破善阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

需要注意的是，冰产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。此外，却亟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。

然后，待完采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

固体图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。一、氧化业链刘忠范北京大学博雅讲席教授，氧化业链中国科学院院士，发展中国家科学院院士，中组部首批万人计划杰出人才，教育部首批长江学者特聘教授，首批国家杰出青年科学基金获得者。

2003年荣获教育部全国优秀博士学位论文指导教师称号，物燃同年由他为学术带头人的光功能材料的设计、制备与表征获基金委创新研究群体资助。近期代表性成果：料电1、料电Angew：冷壁化学气相沉积方法用于石墨烯的超净生长北京大学刘忠范院士，彭海琳教授和曼彻斯特大学李林教授展示了一种在CW-CVD系统中大面积生长超洁净石墨烯薄膜的简便方法，该方法制备的石墨烯薄膜具有改善的光学和电学性质。

现任物理化学学报主编、池技科学通报副主编，Adv.Mater.、ACSNano、Small、NanoRes.、ChemNanoMat、APLMater.、NationalScienceReview等国际期刊编委或顾问编委。姚建年院士在有机功能纳米结构的制备及其性能研究，术破善基于分子设计的有机纳米结构的形貌调控，术破善液相胶体化学反应法对低维结构形成动力学过程的调控，有机纳米结构的特异光物理和光化学性能研究等多方面取得了卓越的成就。