年轻0年念E-mail：[email protected]【文章信息】Tong,Wu,LingWang,YunShi*,XintangHuang*,et.al.,Stablegrowthof(Ce,Gd)3Ga2Al3O12 crystalscintillatorsbythetravelingsolventfloatingzonemethod,CrystEngComm,2022,DOI:10.1039/D1CE01617B本文由作者供稿。

2018年，人对在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]。3.1材料结构、于过相变及缺陷的分析2017年6月，于过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。

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首先，年轻0年念构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。然而，人对实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

实验过程中，于过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。

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掺杂剂、人对薄膜厚度以及热应力均会对Pca21相的稳定性产生影响。对于ALD法制备的多晶膜，于过剩余极化强度（Pr）一般与薄膜厚度成反比，维持铁电性一般需要薄膜厚度小于50nm。