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脑洞图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。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、底洞辅助多维材料表征、底洞获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，考古材料人编辑部Alisa编辑。经过计算并验证发现，脑洞在数据库中的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）。根据Tc是高于还是低于10K，底洞将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），考古所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。近年来，脑洞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。

此外，底洞随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

然而，考古实验产生的数据量、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。电池容量为5000mAh，脑洞售价79.99美元。

第二款名为UptownLeatherBand，底洞采用皮革，售价59.99美元。ActionProof继续是充电基座，考古ActionProof推出了一款机器人样式的AppleWatch支架，名为Bozon。

HyperHyper本周推出了一款新的HyperLink钢链表带，脑洞和苹果一样，Hyper的表带同样采用了316L的不锈钢材质。BelkinBelkin（贝尔金）同样推出了一款AppleWatch基座，底洞名为WatchValetChargeDock，底洞相比之前发布的售价为129美元的高级版，这款基座并没有整合Lightning线，不过售价仅为89美元，其最大的特色或许是竖立着的金属支架