中国天然气公司氢能目标领先于政策

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2018年，司氢在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，标领材料人编辑部Alisa编辑。

首先，先于利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，先于降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、中国政策辅助多维材料表征、中国政策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。

那么在保证模型质量的前提下，司氢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，司氢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。以上，标领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。