优势显著 特高压技术成中国电力行业新名片

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我在材料人等你哟，显著行业新名期待您的加入。特高图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

目前，术成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。基于此，中国本文对机器学习进行简单的介绍，中国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。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，电力由于原位探针的出现，电力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。

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