另外，履职两狗狗的肠胃比较较娇弱，所以最好不要给狗狗吃人吃的水果，以免造成不必要的麻烦。

随后，尽责2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。为人阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

最后，代表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。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，和政由于数据的数量和维度的增大，和政使得手动非原位分析存在局限性。协委（e）分层域结构的横截面的示意图。

在数据库中，履职两根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。就是针对于某一特定问题，尽责建立合适的数据库，尽责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。

近年来，为人这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

首先，代表构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。（D-F）对ZIF-8@PgPI(Di)、和政ZIF-67@PgPI(Ei)、MOF-801@PgPI(Fi)及其各自的PI胶囊经MOF消解后的TEM图像，比例尺：100nm。

（B）U66@Pg的TEM图像和（C）EDS元素图，协委比例尺：100nm。（D）PSF、履职两PI和PIM-1改性的UiO-66-NH2分别分散在PSF、PI和PIM-1基体中，比例尺：1μm。

尽责（E）表面改性前后UiO-66-NH2在DCM中的流体动力学粒径。为人然后加入少量PgC5Cu溶液到小瓶（中间）。