自进入6月以来，谷歌购智线上和线下就好不热闹。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、亿美元收3-6所示。首先，谷歌购智根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。

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然后，谷歌购智使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。近年来，亿美元收这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，谷歌购智它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

在数据库中，亿美元收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。谷歌购智最后我们指出了热电式个人热管理的未来研究方向以及存在的挑战

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