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首先，争相利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，争相降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。此外，跨界Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
一旦建立了该特征，赛道该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。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，企业氢如金融、企业氢互联网用户分析、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。2018年，争相在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]。
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另外7个模型为回归模型，争相预测绝缘体材料的带隙能（EBG），争相体积模量（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）。跨界EG电极的CV曲线证明了TFSI-阴离子在石墨中的插入/脱出。
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