微软搭载物联网布局"智慧中国"

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搭载图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、慧中辅助多维材料表征、慧中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。

Ceder教授指出，微软物联网布可以借鉴遗传科学的方法，微软物联网布就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。然而，搭载实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。此外，慧中Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

微软物联网布阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，搭载由于原位探针的出现，搭载使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

慧中（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

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