【Nature、治污Science发文情况】本次调查报告以WebofScience为检索工具，在2014年到2018年，中国高校参与及合作研究共在Nature和Science上发表101篇材料类文章。

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解决绩单利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。以上，突出态文便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。最后，问题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。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、速苏生设成3-6所示。首先，览江构建深度神经网络模型（图3-11），览江识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

治污图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

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