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3.1材料结构、高考相变及缺陷的分析2017年6月，高考Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。另外7个模型为回归模型，阅读原作预测绝缘体材料的带隙能（EBG），阅读原作体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。

图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，理解由于原位探针的出现，理解使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），难倒所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。随后，表达2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

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