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【成果简介】近日，理财加拿大多伦多大学EugeniaKumacheva和AlánAspuru-Guzik（共同通讯作者）等人报道了一篇关于机器学习（ML）辅助纳米粒子合成的最新综述。要实现ML和纳米材料合成的有效整合，经理仍有许多挑战需要解决。

户信（c）玩具示例展示了每个算法类背后的核心操作。

图二、任感与ML算法集成的自主机器人和微流体合成中的数据集生成（a）机器人或微流体平台可用于高通量纳米粒子合成。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，快速来研究超导体的临界温度。

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