譬如，博海草地警示牌的材料可以使用木材或表现原生态色彩的石材，博海体现一种人与自然的和谐共存;交通导向牌则采用金属质感材料，以传达一种威严与不可抗拒性。

最后，拾贝还运用图论方法，对低维材料中配位多面体间的连接关系进行分析，提出了阳离子渗流网络的概念，总结出其与材料电子结构之间的重要关系。采用从第一性原理分子动力学方法评估一维化合物的动力学稳定性，历史从而排除不稳定的化合物。

相比于体相材料，博海低维材料的结构对称性往往较低，博海且原子间的键长容易波动从而导致对称性破缺，这使得传统的基于对称性的分类方法难以提供有效的结构信息，无法为材料性质的预测提供帮助。研究团队首先基于88159种无分数占据情况的晶体材料，拾贝根据元素的电负性选择相应原子的共价、离子或金属半径从而确定原子间的近邻关系。历史文中展示了基于图论方法分类得到的六种常见一维材料的结构类型。

博海灰色线表示由石墨烯的剥离能定义的阈值。通过对于一维材料与二维材料进行子图同构比对，拾贝研究团队发现部分一维材料的结构能够基于二维材料切割得到。

阳离子渗流网络的联通与否可以作为区分阳离子亚晶格紧密或松散的分类规则：历史阳离子渗透网络的存在意味着以阳离子为中心的配位多面体的堆积密度更高，历史因此这些结构基元之间的距离比没有渗透网络的构型更近。

该研究基于图同构比对方法从无机晶体结构数据库中筛选出潜在的二维、博海一维和零维材料，博海并且依据材料的结构图是否同构的标准对筛选出的低维材料进行拓扑结构的分类。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，拾贝举个简单的例子：拾贝当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，历史接触的人群越来越多，历史了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。博海这一理念受到了广泛的关注。

这就是步骤二：拾贝数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。历史图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。