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此外，百货目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。因此，全部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。2018年，玩意在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

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百货图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。作为一个概念证明，全部用LDH-M组装的AZIFB在不同的电流密度下表现出很高的CE，因为LDHs的有序通道高度可以有效地阻碍活性物质，同时转移电荷载流子OH-。

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