√本文指出了离子/分子超流体领域仍然存在的挑战：建设接下例如，应该开发新的表征方法和技术来研究离子/分子超流体。

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，型乡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。基于此，镇供本文对机器学习进行简单的介绍，镇供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。

目前，建设接下机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。并利用交叉验证的方法，型乡解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、镇供电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

在数据库中，建设接下根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。然后，型乡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。

Ceder教授指出，镇供可以借鉴遗传科学的方法，镇供就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

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而复旦、镇供北大这两所高校，在国外的材料科学排名上，基本能排到全球前十。建设接下三所高校自建国以来就是材料科学与工程人才重要培养基地（尤其是金属材料方面）。

我们再来看看被评为A级以上（含）的17所高校在十年间三次评选的成绩：型乡如果单凭排名来看，十年弹指一挥间，改变了很多。北京航空航天大学从2007年的第9，镇供到2012年小涨到第8，再到今年大涨到并列第一。