√本文指出了离子/分子超流体领域仍然存在的挑战：机器例如，应该开发新的表征方法和技术来研究离子/分子超流体。

1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，现下但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。基于此，被软本文对机器学习进行简单的介绍，被软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。

目前，银买机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。并利用交叉验证的方法，机器解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、现下电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

在数据库中，被软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。然后，银买为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

Ceder教授指出，机器可以借鉴遗传科学的方法，机器就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，现下投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。被软你们的爱情是我们的情义

而复旦、银买北大这两所高校，在国外的材料科学排名上，基本能排到全球前十。机器三所高校自建国以来就是材料科学与工程人才重要培养基地（尤其是金属材料方面）。

我们再来看看被评为A级以上（含）的17所高校在十年间三次评选的成绩：现下如果单凭排名来看，十年弹指一挥间，改变了很多。北京航空航天大学从2007年的第9，被软到2012年小涨到第8，再到今年大涨到并列第一。