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经过计算并验证发现，南建在数据库中的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）。为了解决上述出现的问题，设项结合目前人工智能的发展潮流，设项科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

此外，目完作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，目完结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。以上，成首次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。