隨后開(kāi)發(fā)了回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)銅基、長(zhǎng)期鐵基和低溫轉(zhuǎn)變化合物等各種材料的Tc值，長(zhǎng)期同樣取得了較好結(jié)果，利用AFLOW在線存儲(chǔ)庫(kù)中的材料數(shù)據(jù)，他們進(jìn)一步提高了這些模型的準(zhǔn)確性。隨后，交易2011年夏天，奧巴馬政府宣布了材料基因組計(jì)劃(MaterialsGenomeInitiative,簡(jiǎn)稱MGI)，該計(jì)劃在材料科學(xué)中掀起了一場(chǎng)革命。圖3-1機(jī)器學(xué)習(xí)流程圖圖3-2?數(shù)據(jù)集分類圖圖3-3???????????????????????圖3-3?帶隙能與電離勢(shì)關(guān)系圖圖3-4?模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與計(jì)算數(shù)據(jù)的對(duì)比曲線2018年Zong[5]等人采用隨機(jī)森林算法以及回歸模型，偏差來(lái)研究超導(dǎo)體的臨界溫度。

當(dāng)然，電量機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過(guò)程并非如此簡(jiǎn)單。然后，免責(zé)采用梯度提升決策樹(shù)算法，建立了8個(gè)預(yù)測(cè)模型（圖3-1），其中之一為二分類模型，用于預(yù)測(cè)該材料是金屬還是絕緣體。

對(duì)錯(cuò)誤的判斷進(jìn)行糾正，有關(guān)我們的大腦便記住這一特征，并將大腦的模型進(jìn)行重建，這樣就能更準(zhǔn)確的有性別的區(qū)別。

因此，工作2018年1月，美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校的J.C.Agar[7]等人設(shè)計(jì)了機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程，幫助我們理解和設(shè)計(jì)鐵電材料。該項(xiàng)工作在國(guó)際上首次采用智能超算與物理模型的結(jié)合，通知引領(lǐng)了科學(xué)計(jì)算從傳統(tǒng)的計(jì)算模式朝著智能超算的方向前進(jìn)。

北京冷凍電鏡技術(shù)突破原子分辨率障礙?；蛘呖焖倮鋬龅鞍踪|(zhì)的副本，市電然后用電子轟擊它們，這是一種低分辨率的方法，叫做冷凍電鏡技術(shù)。

力中科學(xué)家重現(xiàn)地球3億多年生物多樣性變化歷史。長(zhǎng)期相關(guān)文獻(xiàn)：https://arxiv.org/abs/2005.00223新型催化劑將二氧化碳變?yōu)榧淄橐环N新的催化劑增加了利用可再生能源產(chǎn)生甲烷的希望。