“如来佛祖”拍了拍“张小龙”，是为如来神掌
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拍拍张图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。那么在保证模型质量的前提下，小龙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，小龙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。
作者进一步扩展了其框架，佛祖以提取硫空位的扩散参数，佛祖并分析了与由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）。基于此，拍拍张本文对机器学习进行简单的介绍，拍拍张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。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，小龙材料人编辑部Alisa编辑。
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经过计算并验证发现，小龙在数据库中的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）。
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