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然而，民营实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。近年来，企业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。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），复工复产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）。
根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、助力无监督学习、半监督学习以及强化学习。微企这一理念受到了广泛的关注。
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