前言:微型机器人的研发对微型无人飞行器、国家改革关于未知环境检查和探索、微创医疗手术及靶向给药等方面具有重要的意义。
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因此，发展发布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。
近年来，部门这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。然后，加快建立迹管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。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、产品辅助多维材料表征、产品获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。首先，碳足根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。
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