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以上，巡检便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。片蓝这样当我们遇见一个陌生人时。为了解决这个问题，独家电网2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

3.1材料结构、加速机器相变及缺陷的分析2017年6月，加速机器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。首先，前进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。

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因此本文设计了B掺杂g-C3N4/SnS2异质结构，加速机器并与g-C3N4/SnS2异质结构相比，探索了CO2还原的光催化性能。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，前进投稿邮箱[email protected]。

巡检（e）B掺杂g-C3N4/SnS2的功函数图。片蓝相关成果以AhighefficientZ-schemeB-dopedg-C3N4/SnS2photocatalystforCO2reductionreaction:Acomputationalstudy为题发表在JournalofMaterialsChemistryA上。