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此外，软件Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、电企的卷积神经网络（CNN）等[3]。
目前，息化机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，发展来研究超导体的临界温度。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），远光业信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）。
实验过程中，软件研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，电企的由于原位探针的出现，电企的使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。
利用k-均值聚类算法，息化根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。
发展标记表示凸多边形上的点。结果在2016年的一项调查中发现，远光业信研究结果显示，有21%的签名科学家的身份无法识别，19%的科学家自签名以后再没有在任何期刊上发表过任何论文。
大力推广开放获取的欧盟，软件这一比例也仅为12.0%(不计英国则是11.4%)（数据来源：软件开放获取：决心与现实——SCI期刊的OA刊比例及国别统计）而在开放获取实际运用过程中，也催生了一些负面影响。今年10月，电企的5位科学家从Elsevier辞去编辑职位，ProjektDEAL的联盟的多位领导人警告称，这5人只是众多准备从爱思唯尔辞职的第一批科学家。
简单来说，息化这种方式是德国组成了一个联盟，以联盟的形式跟出版商要一个批发价，从而实现学术期刊上德国作者的论文可以开放获取。有这样一个网站，发展基于一些众所周知的原因，它的网址经常性地发生变化。
