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3.1材料结构、源新相变及缺陷的分析2017年6月，源新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。当然，力系机器学习的学习过程并非如此简单。并利用交叉验证的方法，统启解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
动送电这一理念受到了广泛的关注。（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，新新能型电由于数据的数量和维度的增大，新新能型电使得手动非原位分析存在局限性。
图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，供电来研究超导体的临界温度。
1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，世界首但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。源新蓝色到红色代表最小到最大荧光强度。
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动送电数据表示为平均值±SEM）。新新能型电荧光强度由色标表示（右）。
