在这些领域的研究成果十分丰富，美国马不仅在Nature和Science上发表过十几篇文章，而且这些论文的引用量也是大得惊人。
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目前，美国马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。
图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，当代来研究超导体的临界温度。在这篇文章中，最优作小编根据JournalCitationReports上的数据汇总了各个国家和各个机构对材料领域中的一些顶刊的贡献结果。
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