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然后，款电总结了利用机器学习研究晶格热导率、款电界面热导和热电性能方面的工作，并讨论了影响发现效率和预测效果的几个关键因素以及机理解释中的困难。首先，应裙文章介绍了此领域主要使用的三种机器学习算法：贝叶斯优化、随机森林和人工神经网络。

图使用材料信息学研究热输运问题的流程示意图2019年5月15日，推出美国化学学会期刊《纳米快报》（NanoLetters）在线刊发了题为在热输运领域利用材料信息学发现目标热功能材料和预测未知热物性的综述论文(Materialsdiscoveryandpropertiespredictioninthermaltransportviamaterialsinformatics:amini-review)。该论文回顾了近几年，款电材料信息学应用于热功能材料方向的研究进展和前景展望。近几年，应裙如何利用材料信息学推动热输运领域的前沿研究成为热点问题。

其核心是机器学习（MachineLearning），推出而材料信息学（MaterialsInformatics）是结合了机器学习算法与材料科学工程的一个新兴领域。如下图所示，款电材料信息学是基于模拟计算或实验测量等方式得到的数据库，利用机器学习算法寻找特定性质的功能材料或预测目标材料的未知性质。

人工智能已经被广泛应用于计算机、应裙经济以及医疗等多个领域。

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