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，福建如金融、福建互联网用户分析、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。
图3 Ti3C2TxMXene与碳球复合前后的XRD，省开拉曼和比表面积表征（a）所得样品的XRD图。展首（b）Ti3C2Tx和Ti3C2Tx@C在不同电流密度下的充放电性能曲线。
次电 【小结】该研究团队通过静电自组装方法制备了三明治结构的MXenes@C纳米球复合材料。研究人员主要采用CTAB在MXenes片层之间引入碳球，网企瓦使碳球在片层间起到支撑作用。业代易成元千（b）Ti3C2Tx@C峰电流值与扫速平方根的关系图。
独特的三明治结构设计有效构筑了电解液和Mg2+离子的扩散通道，理购增加了电极和电解液的接触面积，理购同时也增强了结构稳定性，进而造就了MXenes@C纳米球优异的电化学性能。电交（b）镁离子在Ti3C2Tx@C表面的迁移能垒图。
福建（c）Ti3C2TxMXene与碳球复合前后的比表面积图。
省开（c）Ti3C2Tx@C作为镁离子电池正极材料的结构示意图图5Ti3C2Tx@C正极材料的电化学性能测试（a）Ti3C2Tx和Ti3C2Tx@C在不同电流密度下的倍率性能。然而，展首自供电集成器件的研发正处于起步阶段，仍然面临许多挑战：如不能同时获得高的能量密度和高的功率密度。
次电（b）单基板的SCPSC集成器件的结构示意图。其中，网企瓦E代表电极，MFC为微生物燃料电池或BFC。
业代易成元千（b）弯曲阳极的光学照片。理购图10. SCSolarcell集成器件（a）由FSC和FDSSC组成的SCDSSC集成器件的示意图和光学照片。