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纷呈纷呈图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。作者进一步扩展了其框架，下人以提取硫空位的扩散参数，下人并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，海右但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

看文机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示共组这样当我们遇见一个陌生人时。

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Ceder教授指出，精彩精彩可以借鉴遗传科学的方法，精彩精彩就像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。f,PEGSD2/GTU5.0(ii和iv)组和PBS(i和iii)组在近红外辐射(1.4W/cm2)下分别暴露0、纷呈纷呈1、3、5和10分钟后的存活大肠杆菌(i和ii)和金黄色葡萄球菌(iii和iv)的照片。

下人b,PEGSD2/GTU5.0水凝胶的压缩状态。海右e,不同UPy-HDI接枝比下GTU聚合物的紫外可见光谱。

b,PEGSD2聚合物、看文明胶和GTU聚合物的FT-IR光谱。b,空白、共组156µg/mLGTU5.0和浓度为39~156µg/mL的水凝胶分散液的DPPH•紫外可见光谱。