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此外，逊获Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。根据Tc是高于还是低于10K，奇葩将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

专利阻挠图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。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，实体由于数据的数量和维度的增大，实体使得手动非原位分析存在局限性。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，店购如金融、店购互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

为了解决上述出现的问题，物者网络结合目前人工智能的发展潮流，物者网络科学家发现，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。随后，进行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2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，亚马举个简单的例子：亚马当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

此外，逊获作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，逊获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。文献链接：奇葩OrganicphosphorswithbrighttripletexcitonsforefficientX-ray-excitedluminescence.(NaturePhotonics,2020,DOI:10.1038/s41566-020-00744-0)2.三星IntaekHan成均馆大学Nam-GyuParkNature：奇葩可打印的有机金属钙钛矿可实现大面积、低剂量X射线成像医学X射线成像程序要求数字平板探测器以低剂量运行，以降低辐射健康风险。

通过嵌入830微米厚的钙钛矿膜和聚合物/钙钛矿复合材料的另外两个中间层，专利阻挠以提供钙钛矿膜与控制暗电流和时间电荷的电极之间的共形界面，专利阻挠从而在常规的薄膜晶体管基板中演示了X射线成像。辐射探测器可以将粒子与材料之间的电离和激发，实体转化为各种形式的可以被人类所接收的信号。

这些颜色可调的钙钛矿纳米晶体闪烁器可以为X射线射线照相提供便捷的可视化工具，店购因为相关的图像可以通过标准的数码相机直接记录。文献链接：物者网络High-performancedirectconversionX-raydetectorsbasedonsinteredhybridleadtriiodideperovskitewafers.(NaturePhotonics,2017,DOI:10.1038/NPHOTON.2017.94)4.美国北卡罗来纳大学黄劲松Nat.Commun.：物者网络卤化钙钛矿铅用于电离辐射检测近年来，卤化物钙钛矿因其强大的制动力、耐缺陷性、大的迁移寿命（μτ）、可调节的带隙以及低成本解决方案中简单的单晶生长而在电离辐射检测领域引起了越来越多的关注。