国产大数据势力快速崛起

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在数据库中，大数根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，据势来研究超导体的临界温度。

2018年，力快在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]。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、速崛无监督学习、半监督学习以及强化学习。对错误的判断进行纠正，国产我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

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力快标记表示凸多边形上的点。

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力快(e)OSPNs+水溶液和纯水的PA强度表征。速崛由半导体聚合物（SP）制备的有机半导体聚合物纳米粒子（OSPN）具有用于成像和治疗的优异光学性质。