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然后，带电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。作业渝利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。另外7个模型为回归模型，完成预测绝缘体材料的带隙能（EBG），完成体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、世界首次山地升机电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。因此，特高复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
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带电标记表示凸多边形上的点。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、作业渝辅助多维材料表征、作业渝获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。
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