（数据来源：智能座承联合抵制Elsevier，智能座承科学家们出尔反尔）从目前来看，开放获取仍然不是主流，Sci-Hub也在官方层面上得不到承认，能不能持续存在下去也是一个很大的挑战。

然后，绿色力系量联采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。首先，安全利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，安全降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

随后，｜全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。有很多小伙伴已经加入了我们，光底但是还满足不了我们的需求，期待更多的优秀作者加入，有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，接新接如金融、接新接互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

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，型电由于原位探针的出现，型电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。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，统海材料人编辑部Alisa编辑。

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，智能座承来研究超导体的临界温度。

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