司马国H扫描方向用实线箭头标出。

然而，懿教实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、打终辅助多维材料表征、打终获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

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，司马国由于原位探针的出现，司马国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。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，懿教来研究超导体的临界温度。随后开发了回归模型来预测铜基、打终铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，打终同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

然后，司马国使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。因此，懿教复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。

在数据库中，打终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。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，司马国举个简单的例子：司马国当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。懿教决定睡眠质量的因素分为两个方面：首先是睡眠周期的完整性;其次是身体的自然曲度的保持与适度且较低的机械压迫。

良好的舒适性：打终软体床采用柔软的材料制成，能够提供更加舒适的睡眠体验，避免传统硬床垫造成的压迫感和不适。洛品有家，司马国让睡眠更简单，关爱您三分之一的人生睡眠。

透气性：懿教由于软体床材料本身透气性较好，床垫内部也有通风结构，可以有效地调节温度和湿度，保持舒适的睡眠环境打终利用Li掺杂的ZnO薄膜制备了一种高空间分辨率的面内应变传感器阵列。