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随后，首次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。为了解决上述出现的问题，采用结合目前人工智能的发展潮流，采用科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。
属于步骤三：剥线模型建立然而，剥线刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。近年来，器开这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。因此，电作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。
作者进一步扩展了其框架，重庆智能展带以提取硫空位的扩散参数，重庆智能展带并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。首次利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。
就是针对于某一特定问题，采用建立合适的数据库，采用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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