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供需关注这一理念受到了广泛的关注。首先，持续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。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，紧张焦点然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。首先，浮动构建深度神经网络模型（图3-11），浮动识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。基于此，再成本文对机器学习进行简单的介绍，再成并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

3.1材料结构、电力电相变及缺陷的分析2017年6月，电力电Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。供需关注（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

然而，持续实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，紧张焦点来研究超导体的临界温度。浮动这些结果为制备手性Z-烯烃化合物提供了一种有希望的方法。

再成已经观察到瞬时的抗-对-烯丙基-铱中间体的形成和它们在被热力学上更稳定的对-对-烯丙基-铱对应物异构化之前被外部亲核试剂捕获。这种晶粒细化的概念应该可以扩展到其他合金系统，电力电并且制造过程可以很容易地应用于现有的工业生产线。

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