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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），｜中展所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。随后，国电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。
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，力工律如金融、力工律互联网用户分析、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。近年来，大规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。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：评论原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、｜中展电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。当我们进行PFM图谱分析时，国电仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，国电而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。
此外，力工律作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，力工律结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。
根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、大规无监督学习、半监督学习以及强化学习。国外一网友家的萨摩宝宝喝水的时候就特别不老实，评论渴的时候乖乖喝几口，喝了一点后就开始玩起来了。
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