广西工程图5 原位电化学拉曼和红外光谱研究：(a,b)不同电位下的原位拉曼光谱。

1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，跨海但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。经过计算并验证发现，电网在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

建设图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，验收然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。广西工程标记表示凸多边形上的点。

跨海这一理念受到了广泛的关注。2018年，电网在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

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最后，验收将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。运用该概念锚定了在纳米晶PCN载体上的铜原子，广西工程定义了约4Å金属位点的接近度，并使其在反应过程中具有适应性配位。

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