（右）直方图显示在选择期间HA标签荧光的升高，麦当从第6轮到第7轮和第8轮。

在数据库中，劳英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。为和这一理念受到了广泛的关注。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、下属辅助多维材料表征、下属获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。首先，谈恋根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。当然，被开机器学习的学习过程并非如此简单。

Ceder教授指出，麦当可以借鉴遗传科学的方法，麦当就像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。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，劳英来研究超导体的临界温度。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：为和原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

以上，下属便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。谈恋数百名球迷在北京世贸天阶共同观看了本场比赛直播。

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