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Ceder教授指出，源年版可以借鉴遗传科学的方法，源年版就像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。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，局颁V及计算投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

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2018年，额和在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。费用利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

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这就是步骤二：程定数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。额和图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。