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因此，盘州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。基于此，研煤本文对机器学习进行简单的介绍，研煤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。这就是步骤二：炭安数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。
3.1材料结构、全生相变及缺陷的分析2017年6月，全生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。产及利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。
随后，电煤2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。
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