与法拉第的电磁感应相比，助力智这种全新发现被称为电电感应。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，电网它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。化升这一理念受到了广泛的关注。

助力智机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。电网图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。作者进一步扩展了其框架，化升以提取硫空位的扩散参数，化升并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

助力智我们便能马上辨别他的性别。最后，电网将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

Ceder教授指出，化升可以借鉴遗传科学的方法，化升就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

2018年，助力智在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]。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，电网但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

化升（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、助力智电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

（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，电网由于数据的数量和维度的增大，电网使得手动非原位分析存在局限性。最后我们拥有了识别性别的能力，化升并能准确的判断对方性别。