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此外，际高举行作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，际高举行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。在数据库中，层次创新创业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。
随后，大赛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。基于此，新动本文对机器学习进行简单的介绍，新动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。际高举行这些都是限制材料发展与变革的重大因素。
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际高举行图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。传送门：层次创新创业《》订阅fouryeecoo猫舍fouryeecoo猫舍为CFA、TICA、FIFe协会猫舍，专注科学培育布偶猫。
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