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就是针对于某一特定问题，成都建立合适的数据库，成都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。经过计算并验证发现，年投在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），资逾所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。那么在保证模型质量的前提下，亿元建建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，亿元建目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、电力3-6所示。

随后开发了回归模型来预测铜基、基础铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，基础同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。目前，川设1设施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。

此外，成都随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，年投由于原位探针的出现，年投使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。同时发现，资逾铷和钾在高度集中的团簇中相分离。

设备在1-sun连续光照或85°C加热1500小时后，亿元建分别保留了92%和89%的峰值PCE，在最大功率点跟踪500小时后，保留了91%的初始PCE。鲁汶大学JulianA.Steele、电力JohanHofkens研究团队使用基板夹紧和双轴应变使之稳定，在室温下，制备黑相CsPbI3薄膜。

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