當然，全新機器學習的學習過程并非如此簡單。作者進一步擴展了其框架，感受以提取硫空位的擴散參數(shù)，感受并分析了與由Mo摻雜劑和硫空位組成的不同配置的缺陷配合物之間切換相關(guān)的轉(zhuǎn)換概率，從而深入了解點缺陷動力學和反應（圖3-13）。經(jīng)過計算并驗證發(fā)現(xiàn)，全新在數(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）。

基于此，感受本文對機器學習進行簡單的介紹，感受并對機器學習在材料領(lǐng)域的應用的研究進展進行詳盡的論述，根據(jù)前人的觀點，總結(jié)機器學習在材料設計領(lǐng)域的新的發(fā)展趨勢，以期待更多的研究者在這個方向加以更多的關(guān)注。首先，全新構(gòu)建帶有屬性標注的材料片段模型（PLMF）：將材料的晶體結(jié)構(gòu)分解為相互關(guān)聯(lián)的拓撲片段，表示結(jié)構(gòu)的連通性。

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文章詳細介紹了機器學習在指導化學合成、全新輔助多維材料表征、全新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。如果是你的話，感受你愿意花這樣的高價救下一只肉狗嗎？本文圖片由本人在狗市親自拍攝，未經(jīng)允許不得。

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