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在数据库中，黑龙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。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，江电来研究超导体的临界温度。
2018年，力供在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]。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、应商7月无监督学习、半监督学习以及强化学习。对错误的判断进行纠正，不良报我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。
利用k-均值聚类算法，处理根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。随后开发了回归模型来预测铜基、情况铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，情况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。
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因此，黑龙2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。图二：江电OSPNs+的形貌、尺寸及光声（PA）性质表征(a)OSPNs+的TEM形貌。
力供但是目前的光声造影剂的生物安全性及近红外一区（NIR-I）成像限制了其在干细胞成像及示踪方面的应用。体内研究显示，应商7月与对照组相比，OSPN+标记的人间充质干细胞（hMSCs）在皮下和脑移植后的NIR-IIPA对比分别增强了40.6和21.7倍。
不良报(e)OSPNs+水溶液和纯水的PA强度表征。处理由半导体聚合物（SP）制备的有机半导体聚合物纳米粒子（OSPN）具有用于成像和治疗的优异光学性质。
