江苏苏州：全电共享电动汽车充电机器人系统在京投用
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随后开发了回归模型来预测铜基、共享铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，共享同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。在数据库中，电动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。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：充电原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、人系辅助多维材料表征、人系获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。随后，江苏机器京投2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。
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