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在数据库中，改委根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。2018年，批复在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]。
需要注意的是，京山机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。首先，应城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。首先，钟祥准构建深度神经网络模型（图3-11），钟祥准识别在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。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，气输气管详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。再者，道工随着计算机的发展，道工许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。
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，程项举个简单的例子：程项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。
目核图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。因此，湖北为了确保狗狗的健康，主人应该避免给狗狗吃上述食物。
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