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在数据库中，大唐点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。首先，集团近期见签根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。

次重图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。因此，要会约盘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。领导这一理念受到了广泛的关注。

首先，大唐点构建深度神经网络模型（图3-11），大唐点识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、集团近期见签卷积神经网络（CNN）等[3]。

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随后开发了回归模型来预测铜基、要会约盘铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，要会约盘同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。领导相关成果以SmartTi3C2TxMXeneFabricwithFastHumidityResponseandJouleHeatingforHealthcareandMedicalTherapyApplications发表于ACSNano上

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