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目前，流程机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。经过计算并验证发现，机器在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、客户辅助多维材料表征、客户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。
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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、供电公司卷积神经网络（CNN）等[3]。三、应用用电核心创新点√CMP的合成具有环境友好、应用用电工艺相对简单、反应溶剂可回收利用等特点，符合目前可持续发展的要求，具有很大的应用潜力四、数据概览图1CMP的合成路线©2022ElsevierLtd.图2 (a)CMP的FTIR分析。
另一种是完全都采用生物基材料，流程合成一种全生物质的阻燃剂。(d,e)CMP在C1s和P2p高分辨率区的XPS分析 ©2022ElsevierLtd.图3 CS、机器CMP、机器纯PLA、PLA/CS4和PLA/CMP生物基复合材料的TGA（a，c）和DTG（b，d）曲线 ©2022ElsevierLtd. 图4纯PLA和PLA/CMP生物基复合材料的应力-应变曲线(a)、断裂伸长率(b)、抗拉强度(c)、抗弯强度(c)和冲击强度(d) ©2022ElsevierLtd.图5纯PLA(a)、PLA/CMP2(b)和PLA/CMP5(c)生物基复合材料经过冲击试验后的断裂表面的扫描电镜图像 ©2022ElsevierLtd图6 PLA(a)、PLA/CS4(b)和PLA/CMP4(c)生物基复合材料样品的UL-94等级测试的视频截图 ©2022ElsevierLtd图7 PLA、PLA/CS4、PLA/CMP2和PLA/CMP4生物基复合材料的HRR(a)和THR(b)曲线 ©2022ElsevierLtd图8纯PLA(a)、PLA/CS4（b，e）、PLA/CMP2（c，f）和PLA/CMP4（d，g）CC测试后的残炭图片和扫描电镜图像。
本篇文章中，客户研究人员以相对较低的阻燃剂添加量，客户在提高聚乳酸生物基复合材料的阻燃性能和结晶速率的同时，也没有牺牲其延展性、韧性、生物降解性等其他关键性能，达到了相对最佳的平衡，在一些高需求的循环经济领域具有广阔的应用前景。定制原文详情：https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2022.109913本文由阿菲供稿。
