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为了解决上述出现的问题，生育结合目前人工智能的发展潮流，生育科学家发现，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。基于此，大的生本文对机器学习进行简单的介绍，大的生并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

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此外，大的生作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，大的生结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

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