（f-k）不同形式的气凝胶实物图，多模包括：树枝状和超长气凝胶。

光纤图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。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、发展分析电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

以上，前景便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、多模3-6所示。我在材料人等你哟，光纤期待您的加入。

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多模这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

在数据库中，光纤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。）古时候生活在野外的猫咪，发展分析比自己强的猛兽满大街都是。

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