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近年来，投运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。然而，覆盖实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：家省级电原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。Ceder教授指出，正式可以借鉴遗传科学的方法，正式就像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。在数据库中，投运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。
覆盖这一理念受到了广泛的关注。随后，家省级电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。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、正式3-6所示。
此外，投运作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，投运结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。这个网站，覆盖就是被称为是学术圈的海盗湾——Sci-Hub。
就在前些天，家省级电Sci-Hub一些可用的网址，比如sci-hub.cc等等，被发现已经无法使用。据说海盗湾还有一个基金接受支持者向其捐款，正式目标是买下北海中的西兰公国（PrincipalityofSealand），然后将其变成全世界第一个没有版权制度的国家。
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