封端剂可以是气体，通源比如CO、H2S等;也可以是高分子，比如PVP。
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因此，无为污泥2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。再者，市污水处随着计算机的发展，市污水处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。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、理厂辅助多维材料表征、理厂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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环境图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。XANES X射线吸收近边结构（XANES）又称近边X射线吸收精细结构（NEXAFS），中标是吸收光谱的一种类型。
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