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材料研究需要数据挖掘—海量与匮乏两种极端情况
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面临数据量爆炸时，发展机器学习的人工智能数据挖掘是处理海量数据的必然途径。但在数据量匮乏时，从有限量数据也能挖掘信息、发现知识是机器学习面临的一大挑战...
现阶段正在推进的材料数据高通量生产和筛选研究方式示意图：
显然，如果一开始数据挖掘就能够提供指导和预测，工作量和发现新材料的效率就会大大提高。因此，发展物理导向的数据挖掘而不是简单的统计学算法模型数据挖掘会更为有效...
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