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目前，容预机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。经过计算并验证发现，电量在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、需求辅助多维材料表征、需求获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

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再者，网扩随着计算机的发展，网扩许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、容预卷积神经网络（CNN）等[3]。三、电量核心创新点√CMP的合成具有环境友好、电量工艺相对简单、反应溶剂可回收利用等特点，符合目前可持续发展的要求，具有很大的应用潜力四、数据概览图1CMP的合成路线©2022ElsevierLtd.图2 (a)CMP的FTIR分析。

另一种是完全都采用生物基材料，需求合成一种全生物质的阻燃剂。(d,e)CMP在C1s和P2p高分辨率区的XPS分析 ©2022ElsevierLtd.图3 CS、河北CMP、河北纯PLA、PLA/CS4和PLA/CMP生物基复合材料的TGA（a，c）和DTG（b，d）曲线 ©2022ElsevierLtd. 图4纯PLA和PLA/CMP生物基复合材料的应力-应变曲线(a)、断裂伸长率(b)、抗拉强度(c)、抗弯强度(c)和冲击强度(d) ©2022ElsevierLtd.图5纯PLA(a)、PLA/CMP2(b)和PLA/CMP5(c)生物基复合材料经过冲击试验后的断裂表面的扫描电镜图像 ©2022ElsevierLtd图6 PLA(a)、PLA/CS4(b)和PLA/CMP4(c)生物基复合材料样品的UL-94等级测试的视频截图 ©2022ElsevierLtd图7 PLA、PLA/CS4、PLA/CMP2和PLA/CMP4生物基复合材料的HRR(a)和THR(b)曲线 ©2022ElsevierLtd图8纯PLA(a)、PLA/CS4（b，e）、PLA/CMP2（c，f）和PLA/CMP4（d，g）CC测试后的残炭图片和扫描电镜图像。

本篇文章中，庄电站用研究人员以相对较低的阻燃剂添加量，庄电站用在提高聚乳酸生物基复合材料的阻燃性能和结晶速率的同时，也没有牺牲其延展性、韧性、生物降解性等其他关键性能，达到了相对最佳的平衡，在一些高需求的循环经济领域具有广阔的应用前景。网扩原文详情：https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2022.109913本文由阿菲供稿。