经过近几年的高质量发展，别光如今的希米洛已拥有广东佛山(两个厂区)、湖北荆州、贵州安顺4大生产基地，以及8万平方米的花园式生态厂区。

近年来，看球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。2018年，知咋在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

基于此，道N到底本文对机器学习进行简单的介绍，道N到底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。因此，​​​​2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。此外，别光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。

那么在保证模型质量的前提下，看球建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，看球目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。为了解决这个问题，知咋2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

作者进一步扩展了其框架，道N到底以提取硫空位的扩散参数，道N到底并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

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