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目前,发展机器学习在材料科学中已经得到了一些进展,如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型,中电智能线专项资金来研究超导体的临界温度。在这篇文章中,技术监测小编根据JournalCitationReports上的数据汇总了各个国家和各个机构对材料领域中的一些顶刊的贡献结果。
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