苹果App Store 9年卖了1000亿美元的软件，这相当于什么水平？

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另外7个模型为回归模型，卖水预测绝缘体材料的带隙能（EBG），卖水体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。需要注意的是，亿美元的于机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：软件原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，相当但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），苹果平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）。

目前，卖水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。然后，亿美元的于采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

软件图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

相当我们便能马上辨别他的性别。去除硅氧烷的难点在于硅氧烷与普通吸附剂之间的相互作用普遍较弱，苹果平所以寻找高吸附能的吸附剂迫在眉睫。

卖水文献链接：Machine-learning-assistedscreeningofpure-silicazeolitesforeffectiveremovaloflinearsiloxanesandderivatives.J.Mater.Chem.A,2020,8,3228-3237.https://doi.org/10.1039/C9TA11909D。在训练机器学习模型后，亿美元的于从所有结构中筛选出了230个对四种污染物都有很强吸附能力的理想沸石（筛选比例：0.0045）。

这项工作展示了机器学习方法在发掘材料发现的强大力量，软件类似的方法可以被运用到更多更复杂的体系中。相当开发合适的吸附剂是去除硅氧烷的经济有效的解决方案。