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人领（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。利用k-均值聚类算法，取机根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

首先，关于告构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

督促当事动车机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。然而，人领纳米粒子的合成往往涉及多个试剂和相互依赖的实验条件，使得精确合成纳米粒子具有挑战性。

显著特征是电子、取机光学、磁性或催化性能取决于它们的尺寸、形状和表面化学性质，不同于具有相同组成的宏观对应物。最后，关于告作者们讨论并总结了ML指导的半导体、金属、碳基和聚合物纳米粒子的合成，并且对未来研究方向的进行了展望。

此外，督促当事动车在反应混合物中引入试剂的顺序也起着重要作用。图三、人领预测反应条件与半导体纳米粒子性质的关系（a）从神经网络模型获得CdSeQDs的反应条件-量子产率景观的代表性3D图。