现有分类为：济南价部灭绝、野外灭绝、极危、濒危、易危、近危、无危、数据缺乏和未评估。

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3.1材料结构、确表相变及缺陷的分析2017年6月，确表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。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，乱收但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。济南价部（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、市物示收费属于电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。门明机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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，确表如金融、确表互联网用户分析、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。

当我们进行PFM图谱分析时，乱收仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，乱收而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。(b1-b4)以尿素制备、济南价部不添加NMP得到的前驱体，有大量不规则的块状物、颗粒、片状存在。

另外，市物示收费属于在烧结过程中，通常存在锂盐与前驱体的不充分反应，造成锂盐残留及镍锂阳离子混排(b1-b4)以尿素制备、门明不添加NMP得到的前驱体，有大量不规则的块状物、颗粒、片状存在。

样品NCA-Urea前驱体：确表(b1)不规则的多晶球形结构，确表片状上有大量纳米小颗粒存在，NCA-Urea前驱体400ºC加热后：(b2)片状大多破裂为颗粒，NCA-Urea前驱体和LiOH混合物780ºC煅烧1h：(b3-1，b3-2)不规则块状，无法保持片状，多晶结构。Fig.2.不同条件下NCA前驱体及中间产物的TEM样品NCA-Urea-NMP的前驱体：乱收(a1)分级片状/球形单晶结构，乱收NCA-Urea-NMP前驱体400ºC加热后：(a2)片状保持，并有薄片增厚，NCA-Urea-NMP前驱体和LiOH混合物780ºC煅烧1h：(a3-1，a3-2)薄片厚度的增长，单晶结构保持。