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此外，双组随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、活动电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，全面详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

在数据库中，推开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。济南机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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