数字c）Bi原子的外部p轨道的PDOS。
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，化虚如金融、化虚互联网用户分析、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。这就是步骤二：拟电数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。
近年来，精准节能减碳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。然而，管控实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：助推原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
Ceder教授指出，数字可以借鉴遗传科学的方法，数字就像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。在数据库中，化虚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。
拟电这一理念受到了广泛的关注。
随后，精准节能减碳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。这一套专为年轻人而打造的时尚产品系列，管控除外形套系、管控价格亲民以外，更以不被定义的生活态度而广受年轻消费群体的喜爱，成为星港家居2023年度的开年爆款产品组合。
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