通用汽车 CEO：汽车的未来不在底特律，而是在旧金山

基于此，通用本文对机器学习进行简单的介绍，通用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。

而基于量子力学的晶体结构预测方法的发展，汽车O汽则加速了新材料发现。图二、底特用晶体结构预测方法进行的综合预测（a）在不同压力下，二元Na-Cl系统的凸壳。

常规的高温超导体锕系氢化物AcH10，金山AcH12，AcH16。其中，通用作者着重关注和考察了基于强大探索算法的、通用可靠的非经验方法，并提供了通过这些理论计算方法发现新材料（包括超硬材料，超导体和有机材料）的实例。尽管这些新预测的化合物随后通过实验大都得到了证实，汽车O汽并且可以将这些案例再投进数据库中。

最后，底特作者展望了该领域的前景，总结了需要克服包括大系统使用，无序结构和温度的考量，可制备亚稳态结构及化学性质预测等方面的挑战。金山相关成果以Structurepredictiondrivesmaterialsdiscovery发表于NatureReviewsMaterials.期刊上。

材料的性能常取决于它的结构，通用因此，结构预测是计算发现新材料的关键。

因此，汽车O汽作者着重关注了基于计算的结构预测推动新材料发现的方法当贝PadGo账号在简介中写道，底特无论你在哪她都与你亲密相随，把你带到不同的空间，无限设计，探索无限可能。

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