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惊人图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例(红色)。
发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),秒内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)。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,做完如金融、做完互联网用户分析、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。
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最后,手速将分类和回归模型组合成一个集成管道,应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、惊人辅助多维材料表征、惊人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。
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