河正黑客(2)先进电子和光子材料与器件。
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基于此，诈韩本文对机器学习进行简单的介绍，诈韩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。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、河正黑客电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。在数据库中，宇智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。
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