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然而，推进实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。近年来，未配这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

此外，置储组容制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。电光电机（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，伏购详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

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，买煤由于原位探针的出现，买煤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。Ceder教授指出，量机可以借鉴遗传科学的方法，量机就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

然后，川适使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），推进所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。文献链接：未配https://doi.org/10.1002/anie.2020063202、未配NatureCommun：三维水凝胶界面膜来实现渗透能的高效转化中科院理化所江雷院士和闻利平研究员等人通过将带电荷的聚电解质水凝胶涂覆到ANF膜上制备的新设计的异质膜中观察到了高性能的渗透能转换。

其指导过的中国学生包括：置储组容制北京大学刘忠范院士、北京航空航天大学江雷院士、中国科学院化学所姚建年院士。电光电机2013年获得何梁何利科学技术奖。

文献链接：伏购https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.0c00348二、伏购江雷江雷，1965年3月生吉林长春，无机化学家、纳米材料专家，中国科学院院士 、发展中国家科学院院士、美国国家工程院外籍院士  ，中国科学院化学研究所研究员、博士生导师，北京航空航天大学化学与环境学院院长 。姚建年院士在有机功能纳米结构的制备及其性能研究，买煤基于分子设计的有机纳米结构的形貌调控，买煤液相胶体化学反应法对低维结构形成动力学过程的调控，有机纳米结构的特异光物理和光化学性能研究等多方面取得了卓越的成就。