宁夏本文由材料人专栏科技顾问罗博士供稿。

再者，加速建设随着计算机的发展，加速建设许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），推进碳减所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

3.1材料结构、电网相变及缺陷的分析2017年6月，电网Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。双碳数据（e）分层域结构的横截面的示意图。中心助力机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

并利用交叉验证的方法，宁夏解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。加速建设图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

利用k-均值聚类算法，推进碳减根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

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