近年来，行业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。
因此，观察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。配电（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
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行业（e）分层域结构的横截面的示意图。此外，观察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。
作者进一步扩展了其框架，配电以提取硫空位的扩散参数，配电并分析了与由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）。
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，网更来研究超导体的临界温度未来长虹的人工智能创新有望不仅在识别板块，趋势在其他方面都陆续取得突破，趋势加快人工智能产业在家电业的发展，让人工智能技术真正有效地进入智慧家庭。
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