机构名称：
¥ 1.0
传统的机器学习工作OW始于为相关数据收集文献的艰苦过程。可以从文本收集计划中获得一些帮助。1这些数据可用于在任何其他相关化学问题中的性质或材料或材料或相关性的属性或合成中的相关性。为此，至关重要的是用馈入模型的功能来描述系统。最终，训练有素的模型使我们能够从未知材料的特征中做出预测。这些模型通常会在更多数据可用时改进。但是，在化学和材料科学方面，实验数据的量是O的，即使不是总是是瓶颈。因此，必须有一定的杠杆作用。一种方法是通过计算机模拟扩展数据集。2替代，我们可以利用系统的知识。例如，假设我们要在给定密度和温度下预测气体的压力；我们可以将机器学习（ML）集中在预测与理想气体定律的偏差上。3
评估现实...
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