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济疾手图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。那么在保证模型质量的前提下，群残期待建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，群残期待目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。因此，艺人复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
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抱团摆摊（a）逐片剥离过程示意图。图五：济疾手MoS2逐片剥离石墨-BN-石墨异质结构实验表明，与BN相比，MoS2更容易吸附石墨。
群残期待（a）计算得到的石墨烯-BN和石墨烯-MoS2异质结构的单位面积结合能关于层间距的函数关系。图二：艺人BN-石墨-MoS2的接触分离竞争测试在AFM测量中，石墨尖端与基底之间的相对晶体取向是随机的。