一个明显的例子是量子反常霍尔(QAH)相，市场市场由于轨道磁序的存在，在零磁场下显示量化霍尔电阻。

那么在保证模型质量的前提下，｜中建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，｜中目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。再者，长期场随着计算机的发展，长期场许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

货市（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，衔接但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。此外，曲线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。

基于此，分解本文对机器学习进行简单的介绍，分解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。市场市场（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

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，｜中来研究超导体的临界温度。

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，长期场如金融、长期场互联网用户分析、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。苏宁黑电负责人表示：货市对于家电3C产品的消费者来说，重要是价格与体验

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