在整个头骨构成中，点行一部分骨形成颅腔，保护脑部，被叫做颅骨。

据此，业能源变该文章首先通过控制PLD生长条件制备了不同晶体取向的同类型异质结构薄膜，业能源变分别为单一取向薄膜S-NSC214/113（[001]NSC214/[001]NSC113），和双取向薄膜D-NSC214/113（[001]NSC214/[001]NSC113 + [011]NSC113）。以固体氧化物燃料电池（SOFCs,SolidOxideFuelCells）为例，革全国绿一些研究者将La1-xSrxCoO3-δ (LSC113)/(La,Sr)2CoO4±δ (LSC214)异质结构引入到氧电极材料中，革全国绿发现含有该结构的电极材料比单相材料的氧表面交换动力学高几百倍。

面推（S-NSC214/113和D-NSC214/113分别为单一晶体取向和双晶体取向异质结构薄膜。因此，进中该类先进结构被广泛研究用于改善电化学材料的ORR性能中。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，色转投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

点行【图文导读】图1异质结构薄膜的制备和结构（a）利用PLD制备多层异质结构薄膜。业能源变摘要图-异质结构的制备和性能      摘要图:不同晶体取向的多层异质结构薄膜电极制备方法示意图及其ORR性能提升程度对比。

革全国绿（b）和（c）薄膜电极的Nyquist图及其局部放大。

该研究提出了影响异质结构电极材料电化学性能的重要影响因素，面推为该类材料的研究和应用提供了一定程度的指导和参考。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、进中卷积神经网络（CNN）等[3]。

随后开发了回归模型来预测铜基、色转铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，色转同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。此外，点行目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、业能源变辅助多维材料表征、业能源变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。以上，革全国绿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。