EIS图谱在第一次循环中表现出相对较小的内阻，年世表明Fe/Fe3C-MWCNTs在增加电导率方面是有效的。
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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、年世辅助多维材料表征、年世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。然后，源蓝已成使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。
Ceder教授指出，皮书可以借鉴遗传科学的方法，皮书就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
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