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机器学习在材料领域的应用专题
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在材料科学中，机器学习在新材料发现和材料特性预测等领域至关重要。例如，在预测玻璃化转变温度Tg的实验中，很难找到一个公式，可以精确地描述Tg与刚性，链迁移率，平均分子极化率和净电荷的四个相关因素之间的关系。但是，可以使用机器学习方法基于给定样本对条件因子与决策属性之间的关系进行建模。这是机器学习发挥作用的地方，也是“核心”算法所在的地方。通过机器学习获得的知识以易于使用的格式存储，进而可以用于材料发现和设计。（复制链接到浏览器）https://mp.weixin.qq.com/s/W2Y7SPjYCJEOgu9kjUxQcw 发自小木虫Android客户端 |
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