重庆大学博士生王曌和博士生刘文林为共同第一作者，观澜重庆大学胡陈果教授和刘安平副教授为共同通讯作者。
基于此，亭｜本文对机器学习进行简单的介绍，亭｜并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。以上，经由便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。
Ceder教授指出，抵达可以借鉴遗传科学的方法，抵达就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。有很多小伙伴已经加入了我们，何处但是还满足不了我们的需求，期待更多的优秀作者加入，有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。然而，观澜实验产生的数据量、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、亭｜辅助多维材料表征、亭｜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。因此，经由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。
抵达我们便能马上辨别他的性别。
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