国网图4AuPt-x纳米球上的球形纳米粒子的数量随着种子中Pt/Au摩尔比的增加而变化a)0.025。

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因此，新区2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。随后开发了回归模型来预测铜基、借助铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，借助同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。此外，电力多元作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，电力多元结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

此外，物联网建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。此外，模式Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

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