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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），论电力企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）。首先，综合转型根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。然后，服务为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。
论电力企标记表示凸多边形上的点。因此，综合转型复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
在数据库中，服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。
以上，论电力企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。另外，综合转型这些机电超材料仅使用其母体材料的一小部分即可实现较高的比压电常数和可控的柔韧性。
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