其指导过的中国学生包括：小清北京大学刘忠范院士、北京航空航天大学江雷院士、中国科学院化学所姚建年院士。

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首先，段探构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。此外，访章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。实验过程中，丘港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。

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为了解决上述出现的问题，小清结合目前人工智能的发展潮流，小清科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、段探卷积神经网络（CNN）等[3]。当然，访章机器学习的学习过程并非如此简单。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，丘港它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。基于此，配套本文对机器学习进行简单的介绍，配套并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。