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然后，用电亿千使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。量增（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。最后，同比将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、净增辅助多维材料表征、净增获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。作者进一步扩展了其框架，年江以提取硫空位的扩散参数，年江并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。
2018年，西全在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]。
社会速图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。同样来自美国西北大学的HuppJoseph.T教授，用电亿千以54篇高被引论文位列第三。
美国、量增日本、英国，分别以674、139和117篇的成绩位列第二到第四名。其中中国在其中发挥了很大的作用，同比从图中可以看出：去年中国整体发文量占到了全球的一半左右，国内科研工作者的贡献今年持续保持增速。
在高被引论文中，净增中国首次超越美国，成为MOFs高端论文的产出强国，可喜可贺。2、年江国家/地区分布和去年同时期中国发文数量（18854篇文章，占45.337%）相比。