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，岁年如金融、岁年互联网用户分析、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。

具有磁阻挫特性的组分更靠近富氯组分，龄段其中，阻挫因子最大的组分为CrCl2.55Br0.45，并进一步通过DFT计算得以验证。今天，最能周工作咱就来聊聊二维范德华磁性材料体系带来的新突破。

Nat.Nanotechnol.13,549–553(2018).）进一步的元素和形貌表征（图5c）揭示了这一现象的产生并非原子化学无序，干数应该是来自材料的本征特性。本内容为作者独立观点，据表不代表材料人网立场。明济之前的报道主要集中于双层二维样品中（Nature546,270–273(2017)。

一、南劳导读 如果你愿意一层一层，一层的剥开我的心。图5a-b的数据显示，平均当磁场垂直施加时才会产生反铁磁向铁磁有序的转变，临界磁场为0.7T。

根据Mermin-Wagner定理，岁年二维范德华磁体的单原子层的磁性特征是由SOC作用和磁各向异性决定的，岁年后者则主要同化合物组成中的磁性原子相关，因而大量的研究主要集中于通过改变化合物的磁性原子来实现对材料磁态的调控。

那么，龄段问题来了，龄段通过改变非磁原子的组成能否实现对磁性的调控？这一违背直觉的构想究竟是天方夜谭，还是另有乾坤？以美国波士顿学院的FazelTafti博士领衔的团队，以Accessingnewmagneticregimesbytuningtheligandspin-orbitcouplinginvanderWaalsmagnets为题发表在ScienceAdvances上的这项最新研究带来了这一构想的初步答案，据悉，这一成果的第一作者为该校的一名本科生ThomasA.Tartaglia，难能可贵。海姆冥界：最能周工作和冥国女王海拉（Hel）同名的国度，也翻作地狱。

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