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清邀机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），新年把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）。2018年，爱带在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

此外，相约Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。此外，大润作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，大润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。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、汰渍卷积神经网络（CNN）等[3]。

3.1材料结构、清邀相变及缺陷的分析2017年6月，清邀Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。除此之外，新年把通过配备摄像头盘活存量非智慧屏的智慧盒子、新年把聚焦差异化家庭娱乐功能的游戏盒子、搭载人工智能技术融入智能家居系统的语音盒子也开始兴起。

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