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Ceder教授指出，说丨可以借鉴遗传科学的方法，说丨就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。为敬机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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，节不聚如金融、节不聚互联网用户分析、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。需要注意的是，后更好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。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，相聚但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

疫r静元宵（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。近年来，说丨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。

最后，为敬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。

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