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1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，垂直但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。基地（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。目前，项目西宁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。
随后，落户2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，总投资4制造详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
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，亿1体来研究超导体的临界温度。
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