周末（c）原始NCM样品的原子分辨率HAADF-STEM图像。
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按期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。根据Tc是高于还是低于10K，进行将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。另外7个模型为回归模型，布考预测绝缘体材料的带隙能（EBG），布考体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
就是针对于某一特定问题，前提建立合适的数据库，前提将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，周末详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
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，考研如金融、考研互联网用户分析、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。
（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，初试由于数据的数量和维度的增大，初试使得手动非原位分析存在局限性。单次光照条件下，按期太阳光照转换效率可达93.8%，约为平面转换薄膜的1.7倍。
余桂华课题组提出了构建高水合聚合物网络来调整水的状态进行水蒸发速率的提升[10]，进行他们介绍了一种高水合性吸光水凝胶，进行通过提高氢水合物的水活性改变水的状态和部分的激活水，从而促进水蒸发，结果表明蒸发相同的水需要更少的能量。布考相关研究以Improvedlight-harvestingandthermalmanagementforefficientsolar-drivenwaterevaporationusing3Dphotothermalcone发表在JournalofMaterialChemistryA上。
由于吸收能量的主要目的是获得蒸汽动能，前提因此第一部分能量的多少决定了系统的能量使用效率，前提通过材料改善和结构设计提高传递到水表面的能量是一个行之有效的方法。周末相关研究以Architectinghighlyhydratablepolymernetworkstotunethewaterstateforsolarwaterpurification发表在ScienceAdvances上。