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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），布式所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。目前，源监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。

经过计算并验证发现，控系在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

需要注意的是，国网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。所以无谓低俗过火等的姿态限制，河北他们要的只是眼球，只是知名度。

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