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近年来，秦皇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。2018年，岛市在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]。

基于此，源网体本文对机器学习进行简单的介绍，源网体并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。因此，目获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。此外，立项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。

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