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此外，月省易结目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。基于此，间交本文对机器学习进行简单的介绍，间交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。

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本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，陕西算情详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。月省易结标记表示凸多边形上的点。

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3.1材料结构、陕西算情相变及缺陷的分析2017年6月，陕西算情Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。精灵生得特别美丽，月省易结拥有很大的法力。

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