最后，伏黃將分類和回歸模型組合成一個集成管道，應用其搜索了整個無機晶體結構數(shù)據庫并預測出30多種新的潛在超導體。在數(shù)據庫中，電站根據材料的某些屬性可以建立機器學習模型，便可快速對材料的性能進行預測，甚至是設計新材料，解決了周期長、成本高的問題。投運（e）分層域結構的橫截面的示意圖。
設備術陰影區(qū)域表示用于創(chuàng)建凹度曲線的區(qū)域圖3-9分類模型精確度圖圖3-10（a~d）由高斯擬合鐵電體計算的凹面積圖。為了解決這個問題，應用2019年2月，Maksov等人[9]建立了機器學習模型來自動分析圖像。
因此，免配復雜的ML算法的應用大大加速對候選高溫超導體的搜索。
圖3-11識別破壞晶格周期性的缺陷的深度卷積神經網絡圖3-12由深度卷積神經網絡確定的無監(jiān)督的缺陷分類圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉移概率的分析4機器學習在材料領域的研究展望與其他領域，浙江鎮(zhèn)變置技如金融、浙江鎮(zhèn)變置技互聯(lián)網用戶分析、天氣預測等相比，材料科學利用機器學習算法進行預測的缺點就是材料中的數(shù)據量相對較少。本工作構建的熱流弛豫譜表現(xiàn)出與力學弛豫譜的一致性，杭州表明玻璃態(tài)物質的譜峰來自弛豫子的非均勻疊加。
比如，千全站在β弛豫階段超聲可以加快晶化形核過程，而α弛豫則與晶體的擴散生長密切相關。(B)Au基金屬玻璃先在Ta=403K退火0.5?s，伏黃然后降低至Ta=363K退火0.1s的熱流弛豫峰。
電站(A)Au基金屬玻璃在退火溫度Ta=273-393K下退火5?s的熱流弛豫峰（實點）與Debye模型擬合（實線）。投運(B)A圖中退火條件下的弛豫激活能。
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