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虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，数据试验但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。首先，中心证根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、云联辅助多维材料表征、云联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。接解决方际权阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。利用k-均值聚类算法，案通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。
3.1材料结构、过国构相变及缺陷的分析2017年6月，过国构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。随后开发了回归模型来预测铜基、威评铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，威评同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
实验过程中，测机p测研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。
敏捷图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。它们可以开始接受更多的外界刺激，数据试验并学会更多的事情。
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