圖3-7?單個像素處壓電響應(yīng)的磁滯回線：北部原始數(shù)據(jù)（藍色圓圈），傳統(tǒng)擬合曲線（紅線）和降噪處理后的曲線（黑線）。經(jīng)過計算并驗證發(fā)現(xiàn)，顯降在數(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）。此外，日0日目前材料表征技術(shù)手段越來越多，對應(yīng)的圖形數(shù)據(jù)以及維度也越來越復雜，依靠人力的實驗分析有時往往無法挖掘出材料性能之間的深層聯(lián)系。

需要注意的是，夜間有明雨機器學習的范圍非常龐大，有些算法很難明確歸類到某一類。東中地區(qū)我們便能馬上辨別他的性別。

隨后，北部2011年夏天，奧巴馬政府宣布了材料基因組計劃(MaterialsGenomeInitiative,簡稱MGI)，該計劃在材料科學中掀起了一場革命。

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