希望明年大家能带来更多的诚意和黑科技，重磅不要浪费了年初CES的大好舞台。

实验过程中，国电研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。当然，力形机器学习的学习过程并非如此简单。

然后，势分使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。这就是步骤二：重磅数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。此外，国电随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、力形3-6所示。对错误的判断进行纠正，势分我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

3.1材料结构、重磅相变及缺陷的分析2017年6月，重磅Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

随后，国电2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。标题：力形结构搜索在二维材料结构设计中的应用时间：力形1月31日14：00嘉宾：易文才博士于2013年获天津师范大学大学学士学位，2018年获吉林大学理论化学研究所博士学位。

请在腾讯应用宝（各大应用商店也可）下载材料人APP，势分在APP内搜索青材讲坛之二维材料计算研讨会，即可进入。截止于2019年1月，重磅共计发表学术SCI论文17篇，其中第一作者论文共5篇。

青材讲坛之二维材料计算进行到第四场，国电也是年前最后一场报告。力形报告讨论环节将选出5个问题进行讨论。