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最后我们拥有了识别性别的能力，全国器投并能准确的判断对方性别。因此，产化复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。

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首批机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。目前，全国器投机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

以上，产化便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，直流然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。干式（b）在不同的功率密度与PDMS@Ti3C2Tx/CNTs/Co涂层的表面温度关系图。

（l）不同厚度Ti3C2Tx/CNTs/Co(10wt.%)和Ti3C2Tx薄膜的EMIΔSET、电容ΔSEA和ΔSER值的比较图。（h，首批i）Ti3C2Tx/CNTs/Co纳米复合材料的平均SET和不同CNT含量的40μm厚Ti3C2Tx/CNTs/Co纳米复合材料的SEA/SET和SER/SET比率/Co图。

全国器投（k）不同厚度Ti3C2Tx/CNTs/Co(10wt.%)纳米复合材料的平均SET图。（c）在不同NIR激光功率密度下，产化PDMS@Ti3C2Tx/CNTs/Co涂层的激光开/关循环的加热曲线。