近期，小甜Wang等人设计了一类胶体晶体合金。
（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，甜布由于数据的数量和维度的增大，甜布使得手动非原位分析存在局限性。近年来，兰妮这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
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然后，禽兽为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。国奇阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。
基于此，监护本文对机器学习进行简单的介绍，监护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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