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近年来，所设备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。2018年，将为家气在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]。

基于此，象局本文对机器学习进行简单的介绍，象局并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。因此，提供2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。此外，电解随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

那么在保证模型质量的前提下，招标中船重工制氢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，招标中船重工制氢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。为了解决这个问题，所设备2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

作者进一步扩展了其框架，将为家气以提取硫空位的扩散参数，将为家气并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

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