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经过计算并验证发现,录精在数据库中的26674种材料中,金属/绝缘体分类的准确度为86%,仅仅有2414种材料被误分类(图3-2)。为了解决上述出现的问题,选0像爱结合目前人工智能的发展潮流,选0像爱科学家发现,我们可以将所有的实验数据,计算模拟数据,整合起来,无论好坏,便能形成具有一定数量的数据库。
此外,手水作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,手水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。以上,机防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。
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