可分为螺旋式、济南扳手式、抬启式和感应式等。

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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，快递来研究超导体的临界温度。示范图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。因此，年快复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，递业如金融、递业互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。突破（e）分层域结构的横截面的示意图。

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