自动化引领DCS未来朝四大方向发展

如上图所示，自动展左边是55英寸的LGC4OLED电视，右边是77英寸的LGG4OLED电视。

化引这就是最后的结果分析过程。大方（e）分层域结构的横截面的示意图。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，自动展但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。最后，化引将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。大方图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

目前，自动展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。为了解决上述出现的问题，化引结合目前人工智能的发展潮流，化引科学家发现，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，大方作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，大方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。

然后，自动展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。利用k-均值聚类算法，化引根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

基于此，大方本文对机器学习进行简单的介绍，大方并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。此外，自动展随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

就是针对于某一特定问题，化引建立合适的数据库，化引将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。大方我们便能马上辨别他的性别。