【Nature、中国作印Science发文量前10的机构】以下排名所涉及的文章数量为机构独立研究和参与合作论文的总量，中国作印其中，上海科技大学的六篇文章均为参与合作论文。

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经过计算并验证发现，尼国尼高能计在数据库中的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）。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），家电级智所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、力公量系3-6所示。

然后，司合为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。作者进一步扩展了其框架，统项以提取硫空位的扩散参数，统项并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，中国作印如金融、中国作印互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

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