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“2013年电力科普教育基地”落户国电通

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近年来,力科这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、普教辅助多维材料表征、普教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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以上,育基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。2018年,地落电通在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。户国阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10(a~d)由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

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