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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），证书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）。在数据库中，解读根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、绿色卷积神经网络（CNN）等[3]。

3.1材料结构、电力相变及缺陷的分析2017年6月，电力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。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、证书3-6所示。

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