完异（a）Pt62Ru18Ni20-O超薄纳米线的 TEM图。

为了解决上述出现的问题，形系结合目前人工智能的发展潮流，形系科学家发现，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。作者进一步扩展了其框架，完异以提取硫空位的扩散参数，完异并分析了与由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）。

首先，形系根据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。随后，完异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。一旦建立了该特征，形系该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

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，完异由于原位探针的出现，完异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。基于此，形系本文对机器学习进行简单的介绍，形系并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

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2018年，形系在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]。2023年10月10日，完异一场盛大的代理商联盟启动会在辽宁铁岭火热进行。

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