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此外,付出随着机器学习的不断发展,深度学习的概念也时常出现在我们身边。2018年,多少在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]。
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在数据库中,小事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。此外,付出作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,付出结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征(图3-10),而这一特征是人为无法发掘的。
【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章,多少所涉及领域也正在慢慢完善。
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