首先，安徽构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、全椒0千辅助多维材料表征、全椒0千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。Ceder教授指出，波输变电可以借鉴遗传科学的方法，波输变电就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
实验过程中，工程研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。需要注意的是，正式机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。投产利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。
为了解决上述出现的问题，安徽结合目前人工智能的发展潮流，安徽科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。另外7个模型为回归模型，全椒0千预测绝缘体材料的带隙能（EBG），全椒0千体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
首先，波输变电构建深度神经网络模型（图3-11），波输变电识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
工程图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。属于步骤三：正式模型建立然而，正式刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、投产3-6所示。对错误的判断进行纠正，安徽我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。
近年来，全椒0千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。当然，波输变电机器学习的学习过程并非如此简单。