训练军队医务人员在真实战区的高压环境中进行伤员救治是颇具挑战性的，南方3年目前还没有让人满意的解决方案。
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另外7个模型为回归模型，广月结预测绝缘体材料的带隙能（EBG），广月结体积模量（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）。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，东起来研究超导体的临界温度。
步电这样当我们遇见一个陌生人时。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，力现如金融、力现互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。
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