在这些研究问题中，远光易二氧化碳电还原技术在产物选择性方面较其他技术有着显著优势。

目前，软件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。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，亮相如金融、亮相互联网用户分析、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。

然后，中国为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。此外，国际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。数字这样当我们遇见一个陌生人时。

3.1材料结构、和软相变及缺陷的分析2017年6月，和软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。因此，远光易2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

软件图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

我在材料人等你哟，亮相期待您的加入。此举表现出华珀强烈的社会责任和使命担当，中国以身作则，树立行业标杆。

在众多品牌丛生的建材业界中，国际华珀走出一条强差异的聚脲之路，国际稳中求进，坚守品质，助力广东美丽乡村建设，发展绿色消费，支撑碳达峰中和目标，促进建材产业平稳运行和提质升级。在环保安全的基础上，数字华珀聚脲具有优异的防水性能和耐磨性能，成为市场上热门且具有发展潜力的新型防水防腐材料。

来自佛山的聚脲强企华珀科技全面支持绿色建材下乡活动，和软积极开展全国绿色建材领军企业惠民行动，和软被授予2023年全国绿色建材下乡活动(广东站)合作单位荣誉称号。启动会上，远光易领导嘉宾共同参观华珀聚脲的展示区及样板间，频频称赞华珀聚脲产品呈现的环保性零VOC、无毒性、无气味，是人民群众所需要的绿色建材