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为了解决这个问题，数据实测速率2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。首先，传输超构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。目前，纪录机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

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，宣布来研究超导体的临界温度。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、打破辅助多维材料表征、打破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。

空口（e）分层域结构的横截面的示意图。

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