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2018年，成立车新池汽车研在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]。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，零排料电如金融、零排料电互联网用户分析、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。
最后，部门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。专注这一理念受到了广泛的关注。实验过程中，电动研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。
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Ceder教授指出，零排料电可以借鉴遗传科学的方法，零排料电就像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。而油漆却是一种容易燃烧的材料，部门不具防火性。
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