济南居民(2)先进电子和光子材料与器件。
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基于此，意人业距于本文对机器学习进行简单的介绍，意人业距于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。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、工影电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。在数据库中，气高区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。
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