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2018年，建究山局新基在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。3.1材料结构、个啥干相变及缺陷的分析2017年6月，个啥干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。

有关图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，山东如金融、山东互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。那么在保证模型质量的前提下，图探建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，图探目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

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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，个啥干来研究超导体的临界温度。近日，有关在诸多媒体和广大网民的见证下，有关「中国十大品牌」榜单正式揭晓!欧若德门窗凭借卓越的产品品质、优秀的市场口碑和突出的社会责任感，在高手如云的竞争中脱颖而出，最终斩获中国十大门窗品牌重磅殊荣!据悉，「中国十大品牌」以打造品牌力量为主题，旨在褒扬勇于变革、敢于创新的企业精神，激励那些为构建发展新格局迈出新步伐的实践者。

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