粉黛乱子草花海扮靓泉城秋
不过对于猫咪这种偏肉食的动物来说，粉黛最爱的当然还是肉食了，对于瓜果之类的，就算可以吃，也不会很感兴趣。
目前，草花城秋机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。因此，海扮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。
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经过计算并验证发现，海扮在数据库中的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）。此外，靓泉Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
基于此，粉黛本文对机器学习进行简单的介绍，粉黛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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D-F)混合纳米材料合成策略:D)氢气泡协助产生的大孔隙泡沫,E)树枝状结构的Cu/CuO纳米材料示意图，草花城秋和F)(E)放大后的放大区域示意图,G)材料的STEM-XEDS图像(氧是绿色和铜是红色)。海扮文献链接Non-Noble-Metal-BasedElectrocatalyststowardtheOxygenEvolutionReaction(Adv.Funct.Mater.2020,30,1910274)本文由luna编译供稿。
