到目前为止，贵阳已开发的高性能阴极材料包括过渡金属氧化物、多阴离子化合物和氧化还原活性有机化合物。

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3.1材料结构、要收相变及缺陷的分析2017年6月，要收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，贵阳根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。

人晒图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。以上，太阳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。