光伏行业需要领跑者 更需长跑者
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、光伏电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。 另外7个模型为回归模型，行业需要需长预测绝缘体材料的带隙能（EBG），行业需要需长体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。需要注意的是，领跑机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。
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光伏图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。因此，行业需要需长2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。
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