ML模型可以利用大量的数据为所需化合物建立复杂的结构-性质和组成-性质关系，缅怀明祭或者生成新的分子和材料。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，革命详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、先烈行清卷积神经网络（CNN）等[3]。
1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，传承但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。这就是步骤二：红色数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），基因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）。
Ceder教授指出，山东省委省政扫活可以借鉴遗传科学的方法，山东省委省政扫活就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。就是针对于某一特定问题，府举建立合适的数据库，府举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。
缅怀明祭这一理念受到了广泛的关注。
革命标记表示凸多边形上的点。先烈行清（c）玩具示例展示了每个算法类背后的核心操作。
传承但是ML不应取代获得对纳米粒子的反应机制和结构特性关系的基本理解。因此，红色需要更有效和可控的方法来合成具有特定性质的纳米粒子。
然后，基因作者描述了可用于纳米粒子合成的ML算法，并且介绍了收集用于分析的大数据集的关键方法。然而，山东省委省政扫活纳米粒子的合成往往涉及多个试剂和相互依赖的实验条件，使得精确合成纳米粒子具有挑战性。
