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3.1材料結(jié)構(gòu)、益意相變及缺陷的分析2017年6月，益意Isayev[4]等人將AFLOW庫和結(jié)構(gòu)-性能描述符聯(lián)系起來建立數(shù)據(jù)庫，利用機器學習算法對成千上萬種無機材料進行預測。經(jīng)過計算并驗證發(fā)現(xiàn)，賺錢在數(shù)據(jù)庫中的26674種材料中，金屬/絕緣體分類的準確度為86%，僅僅有2414種材料被誤分類（圖3-2）。

文章詳細介紹了機器學習在指導化學合成、燒錢輔助多維材料表征、燒錢獲取新材料設計方法等方面的重要作用，并表示新一代的計算機科學，會對材料科學產(chǎn)生變革性的作用。

為了解決這個問題，公的生2019年2月，Maksov等人[9]建立了機器學習模型來自動分析圖像。益意公司收購了一家研發(fā)濾鏡的初創(chuàng)公司MSQRD。

賺錢但隨著機遇而來的也有挑戰(zhàn)。初期合作伙伴包括耐克(Nike)、燒錢藝電公司(ElectronicArts)和華納兄弟(WarnerBros)等公司。

但我們看到它時，公的生想到的是一個新平臺的開端。對此，益意扎克伯格回應道：我們還有很多工作要做，我們會盡一切努力防止此類悲劇再次上演。