西瓜子不消化，团体会出现在便便里。
经过计算并验证发现，标准在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。对错误的判断进行纠正，燃料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。
为了解决上述出现的问题，电池结合目前人工智能的发展潮流，电池科学家发现，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。此外，汽车氢气随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。随后，高压规范2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。
图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，加注技术由于原位探针的出现，加注技术使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。另外7个模型为回归模型，征求预测绝缘体材料的带隙能（EBG），征求体积模量（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）。
此外，团体Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
最后，标准将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。燃料Figure2[1]（A）成分为Fe-0.18C-8Mn（%）中锰钢的力学性能：ART表示两相区退火处理的样品。
为了获得良好的强塑性匹配，电池材料科学家发明了孪晶诱导塑性的高Mn钢。当垂直于晶界施加应力时，汽车氢气亚稳态的Dominos相更稳定。
Figure7纳米孪晶铜的变型特征[6]a.b晶粒的变形方式;c.d分别为对纳米铜进行扫描和共聚焦激光扫描显微镜观察的组织形态7）卢柯等人发现利用纳米孪晶提高材料的强塑性又不剧烈的损失其导电性就像塑性和强度不可兼得一样，高压规范金属材料中，高压规范导电性与强度也是相互掣肘的。Figure4为纳米晶Cu，加注技术通过脉冲电沉积的方法使其内部产生纳米孪晶。
