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实验过程中，大份调度第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。在数据库中，额中根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

因此，标国2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。基于此，批次本文对机器学习进行简单的介绍，批次并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。这就是步骤二：集采数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

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随后，大份调度第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。

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