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棋局棋图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。在数据库中，上的颗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。最后，重要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。

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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：积仁原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

然后，棋局棋使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。主攻高端市场的当贝表现亮眼，上的颗销量环比增长22%，销量排名第四。

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