Kim课题组在锂硫电池的正极研究中利用原位TEM等形貌和结构的表征，山东施深入的研究了材料的电化学性能与其形貌和结构的关系(Adv.EnergyMater.,2017,7,1602078.)，山东施如图三所示。
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近年来，互联这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。最后我们拥有了识别性别的能力，通知并能准确的判断对方性别。山东施机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
关于工业干措（e）分层域结构的横截面的示意图。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：加快原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
另外7个模型为回归模型，互联预测绝缘体材料的带隙能（EBG），互联体积模量（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）。
Ceder教授指出，通知可以借鉴遗传科学的方法，通知就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。这种分布于复相组织的残余热应力受多种因素的影响，山东施对其进行准确的定量化描述是金属陶瓷复合材料领域的共性难题。
在这一研究方向上，关于工业干措近日，关于工业干措北京工业大学宋晓艳教授团队在解决粉末冶金方法制备硬质合金的残余热应力精确分析及其对材料力学行为的影响等方面取得重要进展，研究工作以Effectsofresidualthermalstressonmechanicalbehaviorofcermetswithdifferentgrainsizes为题发表于ActaMaterialia上，第一作者为博士生陈静洪。硬质合金是金属陶瓷复合材料的典型代表，加快被广泛应用于各种模具和加工工具。
互联该项研究得到了国家自然科学基金重点项目（51631002）的支持。进一步，通知由硬质合金加工制造的工模具在使用时，其制备态残余热应力与外加载荷产生交互作用，必然影响材料的力学行为和服役性能。
