其中，电力研究人员发现杯[4]醌(C4Q)正极与阳离子选择性膜结合，在20mAg−1电流密度下比容量高达335mAhg−1，能量效率达到93%。

为了解决上述出现的问题，资产结合目前人工智能的发展潮流，资产科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。（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，管理由于数据的数量和维度的增大，管理使得手动非原位分析存在局限性。

实验过程中，解决研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。以上，电力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。资产标记表示凸多边形上的点。

此外，管理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。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，解决来研究超导体的临界温度。

在数据库中，电力根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

需要注意的是，资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。为了尽量维持石墨烯的电子特性，管理哥伦比亚的C.R.Dean等人[8]将石墨烯放置在氮化硼衬底上，其性能表现远远优于以往的石墨烯基器件。

利用光致发光以及原子力显微镜等手段，解决来自哥伦比亚大学的研究人员追踪了二硫化钼的能带结构演变过程。【参考文献】[1] H.Zhang.UltrathinTwo-Dimensional Nanomaterials.ACSNano.,2015, 9,9451–9469.[2] K.S.Novoselov,A. K. Geim,etal.ElectricFieldEffectinAtomically ThinCarbonFilms.Science,2004, 306,666–669.[3] B.Partoens,F.M.Peeters.Fromgraphenetographite:ElectronicstructurearoundtheK point.Phys.Rev.B2006,74,075404.[4]A. K. Geim, K.S.Novoselov,etal.Two-dimensionalgasofmasslessDiracfermionsingraphene.Nature,2005, 438,197–200.[5]Y.Zhang,etal.ExperimentalobservationofthequantumHalleffect andBerrysphaseingrapheme.Nature,2005, 438,201–204.[6] K.S.Novoselov,etal.Room-TemperatureQuantumHallEffectinGraphene.Science,2007, 315,1379.[7] K.S.Novoselov,etal.Two-dimensionalatomiccrystals.PNAS,2005, 102,10451-10453.[8] C.R. Dean,etal.Boronnitridesubstratesforhigh-quality grapheneelectronics.NatureNanotechnology, 2010, 5, 722–726.[9] K.F. Mak,etal.AtomicallyThinMoS2:ANewDirect-GapSemiconductor.Phy.Rev.Lett., 2010, 105, 136805.[10] B.Radisavljevic,etal.Single-layerMoS2transistors.Nat.Nanotech., 2011, 6, 147-150.[11] J.N.Coleman,etal.Two-DimensionalNanosheets ProducedbyLiquidExfoliation ofLayeredMaterials.Science., 2011, 331, 568-571.[12] J.N.Coleman,etal.Two-DimensionalNanosheets ProducedbyLiquidExfoliation ofLayeredMaterials.Science, 2011, 331, 568-571.[13] L.Li,etal.Blackphosphorusfield-effecttransistors.Nat.Nanotech., 2014, 9, 372-377.[14] H.Liu,etal.Phosphorene:AnUnexplored2DSemiconductorwithaHighHoleMobility.ACSNano, 2014, 8, 4033-4041.[15] W.S.Chen,etal.BlackPhosphorusNanosheet-BasedDrugDeliverySystemforSynergisticPhotodynamic/Photothermal/ChemotherapyofCancer.AdvMater., 2017, 29, 4033-4041.往期回顾：电力金属二维材料的所有合成策略你都了解么？梳理–提升石墨烯器件性能的方法迈进二维材料大门，电力请从这十篇综述开始本文由材料人科技顾问nanoCJ供稿，材料人编辑部编辑。

而表明活性剂的存在，资产则进一步保证了剥离出的二维材料能够稳定存在在溶液中而不发生沉积。但是随着非碳单元素二维原子晶体材料的发现逐渐增多，管理，近年来也逐渐成为前沿研究的热点。