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再者，智能造远随着计算机的发展，智能造远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。以上，化再便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

目前，燃料机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。一旦建立了该特征，智能造远该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，化再但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

为了解决这个问题，燃料2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、智能造远辅助多维材料表征、智能造远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。

并利用交叉验证的方法，化再解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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化再因此它在吸波材料中的应用具有很大的前景。从1至5mm调整模拟厚度，燃料ZSO@CNT复合材料的有效吸收带宽（RL-10dB）可达到14.16GHz（2-18GHz的88.8％）。

以酚醛树脂作为基体，智能造远填充10wt％的RBC-PCHM，当样品厚度2mm，温度为300至523K时，在X波段表现出的有效吸收带宽（反射损耗小于-10dB）大于3GHz。碳纳米管特殊的表面效应利于改性和负载磁性金属粒子，化再可以调节其阻抗匹配和分散性能。