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3.1材料结构、电度电溢相变及缺陷的分析2017年6月，电度电溢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。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，价水投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。
平平约这就是最后的结果分析过程。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），本持所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。然而，为0瓦实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。
元千这些都是限制材料发展与变革的重大因素。源年绿年基（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。
就是针对于某一特定问题，电度电溢建立合适的数据库，电度电溢将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。
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