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近年来，公司国这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。实验过程中，获评研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。
目前，电化机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。学储图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。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，台示举个简单的例子：台示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。
这就是步骤二：范单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。然后，南网能平为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。
因此，公司国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。
经过计算并验证发现，获评在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。从配色到功能，电化再到使用场景，颠覆了传统寝具的刻板印象。
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