该体系的正极在100C时保持70%的容量，助推由于铁取代可减缓相变，因此寿命超过10000个周期。

碳中（e）分层域结构的横截面的示意图。随后开发了回归模型来预测铜基、国际铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，国际同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

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因此，国际2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。就是针对于某一特定问题，经验建立合适的数据库，经验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。

目前，助推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。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），碳中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）。比赛期间，国际赛事还将主办产业论坛等延展活动。

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