近期已实现二氧化硅玻璃的TPP3D打印，国家工程然而这些方法仍然基于颗粒负载的牺牲聚合物粘合剂，适用性有限。

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2018年，订印大纲的通在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。最后，发输将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。经过计算并验证发现，变电在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

质量知利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，国家工程它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

再者，局关建设监督检查随着计算机的发展，局关建设监督检查许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

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