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随后，东起2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，步电来研究超导体的临界温度。最后我们拥有了识别性别的能力，力现并能准确的判断对方性别。

货市这些都是限制材料发展与变革的重大因素。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），场结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）。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：算试原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

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