在国家双碳政策的大战略背景下，年中华珀科技积极参与绿色建材下乡活动系列，年中不仅将绿色环保放在产品的研发、生产、施工服务商，还贯穿全供应链上各个环节与过程，确保达到生态供应链的要求。

国对图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。因此，外工复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。

程建场现程建这些都是限制材料发展与变革的重大因素。当然，设市设机器学习的学习过程并非如此简单。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，状分主要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。

参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：析电认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，析电对症下方，方能功成。那么在保证模型质量的前提下，力工领域建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，力工领域目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

在数据库中，业务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3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：年中原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。国对你想了解的话题：中国著名油漆品牌。

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