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基于此，界最本文对机器学习进行简单的介绍，界最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。此外，不怕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。2018年，死群在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]。

随后，红牛2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。然而，账号实验产生的数据量、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。

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此外，界最作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，界最结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。这个理念并非空洞无物，不怕而是深深植根于一方树的品牌文化中。

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