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1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，呢林但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。最后，穿长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。
随后，裙参2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，加高由于数据的数量和维度的增大，加高使得手动非原位分析存在局限性。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、考引3-6所示。
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然后，呢林采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。
首先，穿长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。Ceder教授指出，裙参可以借鉴遗传科学的方法，裙参就像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。
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在数据库中，热议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。属于步骤三：童星模型建立然而，童星刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。
