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（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，源能环由于数据的数量和维度的增大，源能环使得手动非原位分析存在局限性。2018年，助力在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]。

此外，佛山随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），批氢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）。因此，卫车2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，投运举个简单的例子：投运当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。清极图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。

就是针对于某一特定问题，源能环建立合适的数据库，源能环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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