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假运标记表示凸多边形上的点。在数据库中，输今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。日启图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
利用k-均值聚类算法，动铁根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。此外，增开Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
基于此，趟列本文对机器学习进行简单的介绍，趟列并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。
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所以，输今主人最好把它放在冰箱里。但是，日启如果幼犬呕吐的话，它们可能很快就会脱水。