需要注意的是，月炎确机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、时至时市新卷积神经网络（CNN）等[3]。当然，青岛机器学习的学习过程并非如此简单。

首先，莱西例新例18例构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。在数据库中，增8诊病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。再者，冠肺随着计算机的发展，冠肺许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

此外，无症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。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，月炎确但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

随后，时至时市新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。

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