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因此，逃离ML提供了一个强大的工具来加速开发有效的纳米粒子合成方案，并有可能用于合成具有复杂性质的新型纳米粒子。北京文献链接：Nanoparticlesynthesisassistedbymachinelearning.NatureReviewsMaterials,2021,DOI:10.1038/s41578-021-00337-5.本文由CQR编译。

人都过（b）基于支持向量机模型绘制的配体链长度-配体浓度坐标中的CsPbBr3纳米石墨片在82°C和150°C下的生长模式图。ML辅助纳米粒子合成的真正创新是合成具有出乎意料的结构、那些组成、形状和/或结构特性关系的纳米粒子，但这些关系尚未报道。逃离研究成果以题为Nanoparticlesynthesisassistedbymachinelearning发布在国际著名期刊NatureReviewsMaterials上。

同时，北京没有单一的实验规划算法可以保证优于其他算法，特定算法的选择可能并不总是最优的。图五、人都过金属纳米粒子合成的实验规划（a）从种子进化而来的Au纳米粒子的适应度函数、紫外-可见光谱和透射电子显微镜图像。

那些（b）随后的表征可以通过获取吸收光谱或透射电子显微镜（TEM）成像来实现。

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另外7个模型为回归模型，人都过预测绝缘体材料的带隙能（EBG），人都过体积模量（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）。此外，那些目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

当然，逃离机器学习的学习过程并非如此简单。北京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。