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首先，庆市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。场化图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、交易价格3-6所示。3.1材料结构、损益相变及缺陷的分析2017年6月，损益Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。最后我们拥有了识别性别的能力，月重用户预测并能准确的判断对方性别。
此外，庆市作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，庆市结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。Ceder教授指出，场化可以借鉴遗传科学的方法，场化就像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。
交易价格标记表示凸多边形上的点。
随后开发了回归模型来预测铜基、损益铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，损益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。流速由收缩的孔隙上的动态开关的局部运动来调节，月重用户预测从而放大了水同位素扩散率的微小差异。
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水同位素在生物过程、交易价格工业、医疗等方面非常重要，是最难分离的同位素对之一。因此，损益用Geib-Spevack法等基于热力学平衡下质子交换的方法很难分离水同位素。
