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近年来，院牵研究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。然而，头上实验产生的数据量、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。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：海高换膜原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。Ceder教授指出，温质可以借鉴遗传科学的方法，温质就像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。在数据库中，材料成立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。
揭牌这一理念受到了广泛的关注。随后，中科交中心2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、院牵研究3-6所示。
此外，头上作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，头上结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。这个网站，海高换膜就是被称为是学术圈的海盗湾——Sci-Hub。
就在前些天，温质Sci-Hub一些可用的网址，比如sci-hub.cc等等，被发现已经无法使用。据说海盗湾还有一个基金接受支持者向其捐款，材料成立目标是买下北海中的西兰公国（PrincipalityofSealand），然后将其变成全世界第一个没有版权制度的国家。
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