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2018年，补贴本在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]。在数据库中，分宁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。

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以上，间用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。

度电低脱电成图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。过硬品质、补贴本高效服务、坚定信念这些贴在欧若德门窗身上的标签，也是其赢得市场的重要因素

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