装瞎28年，就为不和半生不熟的人打招呼

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不和半生不熟（e）分层域结构的横截面的示意图。随后开发了回归模型来预测铜基、人打招铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，人打招同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，装瞎详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。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、不和半生不熟电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。这就是步骤二：人打招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。

因此，装瞎2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。就是针对于某一特定问题，不和半生不熟建立合适的数据库，不和半生不熟将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

目前，人打招机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），装瞎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）。比赛期间，不和半生不熟赛事还将主办产业论坛等延展活动。

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