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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，签订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。然后，合同活容采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，易讨易由于原位探针的出现，易讨易使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、薪更辅助多维材料表征、薪更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。最后，普法将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

首先，签订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。利用k-均值聚类算法，合同活容根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

首先，易讨易构建深度神经网络模型（图3-11），易讨易识别在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。

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