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不管怎么样，载传博海盗湾至今仍然在继续运行着。后来又传出一个太空计划，统精希望通过小型低轨道空间站将代理服务器放置于太空。

有这样一个网站，届中际消将完基于一些众所周知的原因，它的网址经常性地发生变化。

虽然服务器几经停机，国国但是都很快恢复，生命力顽强。在数据库中，费电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。

目前，美重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，载传博在数据库中的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）。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，统精如金融、统精互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），届中际消将完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）。