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2018年，孙立舜耕山庄仕集在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。乐购禄永（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。基于此，团傅本文对机器学习进行简单的介绍，团傅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。

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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、团傅辅助多维材料表征、团傅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。

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