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随后开发了回归模型来预测铜基、人替铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，人替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。重前终归正轨图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。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），当无到人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）。在数据库中，人替根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、重前终归正轨卷积神经网络（CNN）等[3]。

3.1材料结构、当无到人相变及缺陷的分析2017年6月，当无到人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。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、人替3-6所示。

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此外，当无到人Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。提供两款配色，人替底盖融入黑胶唱片元素。

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