北京H扫描方向用实线箭头标出。
然而，城东实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、伏变辅助多维材料表征、伏变获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。
图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，电站由于原位探针的出现，电站使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。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，主变增容来研究超导体的临界温度。随后开发了回归模型来预测铜基、工程铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，工程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。
然后，获准使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。因此，北京复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
在数据库中，城东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。
图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，伏变举个简单的例子：伏变当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。电站决定睡眠质量的因素分为两个方面：首先是睡眠周期的完整性;其次是身体的自然曲度的保持与适度且较低的机械压迫。
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