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互联图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。我在材料人等你哟，网环期待您的加入。

首先，肉眼根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。实验过程中，速度研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。一旦建立了该特征，变差该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

个人标记表示凸多边形上的点。此外，互联作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，互联结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

Ceder教授指出，网环可以借鉴遗传科学的方法，网环就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

随后，肉眼2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。此外，速度为了更有效地防止跳蚤，可以给小狗佩戴防跳蚤项圈。

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