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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，赞助如金融、赞助互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。尖峰（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。2018年，模拟在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]。

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远光这可能是一种对你示好或者是撒娇的表现。【图文解读】图一原位同步辐射X射线去合金化实验装置图二快速凝固Al65Cu35,at.%,原始合金薄带的相分布及相组成(a)AlCu颗粒分布在Al2Cu基体上(b)XRD结果确定快速凝固Al65Cu35原始合金包含Al2Cu和AlCu两相图三快速凝固Al65Cu35原始合金薄带在10vol%HCl溶液、赞助70℃条件下的去合金化过程：赞助Al2Cu和AlCu相的去合金化同时进行(a,b)1分钟后，Al2Cu和AlCu相均发生去合金化，两相表面均出现Cu富集(c,d)30分钟后，去合金化从表面至中间层层发生，Al2Cu和AlCu去合金化同时发生(e,f)180分钟后，样品成为均一的纳米多孔结构(g,h)30分钟和180分钟去合金化样品XRD结果图四铸造Al65Cu35原始合金铸锭的相分布及相组成(a)原始合金显示Al2Cu基体含有长条状AlCu相(15µm长)(b)去合金化前后的XRD曲线：去合金化前原始合金包含Al2Cu和AlCu两相，120分钟去合金化后样品主要包含纯Cu相(c,d)两级纳米多孔Cu结构图五快速凝固和铸造Al65Cu35和Al55Cu45原始合金的电化学性能快速凝固细晶粒合金显示一个腐蚀电位：纳米结构覆盖了两相的电化学活性差异,而铸造粗晶粒合金显示两相的两个腐蚀电位电偶腐蚀会因此发生图六铸造Al65Cu35原始合金去合金化原位同步辐射X射线结果Al2Cu和AlCu先后去合金化响应：Al2Cu相的去合金化先开始图七铸造Al65Cu35原始合金非原位同步辐射X射线结果及精修分析更高分辨率结果及精修分析显示Al2Cu的每个XRD峰的强度随着脱合金时间的增加而降低，而AlCu的强度不变，证实了Al2Cu和AlCu两相的顺序去合金化过程图八去合金化时纯Cu相的形成动力学(a,b)去合金化过程中纯Cu相相对量的演变(c,d)经典形核－长大理论(Avrami-Erofeevmodel)可以用来描述去合金化过程中纯Cu相的形成过程：Al2Cu的去合金化分为两个阶段，原位同步辐射结果以及经典理论在典型的纳米多孔结构扩散富集形成理论上增加了形核阶段，丰富和深入了去合金化机理【小结】微观结构尺度在双相Al-Cu（Al2Cu-AlCu）合金的去合金化过程中起决定性作用。

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去合金化的动力学过程可用经典的形核－长大理论模型来预测，大赛这对去合金化过程相变机理的进一步研究具有重要的指导意义。其中，实战时刻团队利用去合金化手段制备的仿生分级纳米多孔金属结构在面向实际应用方面已经取得阶段性进展，实战时刻制备的特种分级纳米多孔金属结构显示出优异的杀菌特性（AustralianPatent,ApplicationNo2018904940）。