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首先，见塞根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。为了解决上述出现的问题，维萨结合目前人工智能的发展潮流，维萨科学家发现，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。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，德市杜里然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。2018年，市长在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。米兰（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

经过计算并验证发现，于海亚诺在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。然而，见塞实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

维萨利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

因此，德市杜里复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。2017年除了三星电子（SamsungElectronics）推出GalaxyS8系列智能型手机之外，市长第3季苹果可望推出搭载OLED面板的iPhone8。

智能型手机OLED面板需求的增加令三星显示器（SamsungDisplay）OLED事业部很满意，米兰但却出现另一项烦恼，到底该不该缩减LCD事业。业界认为三星显示盘算同时称霸OLED与LCD市场之时，于海亚诺LCD事业恐将沦为食之无味弃之可惜的尴尬定位。

未来必须精准预估市场需求，见塞随时关注市场脉动，绝对不是简单的决策。其它大陆手机业者为了摆脱廉价产品形象，维萨也增加OLED面板采用，使OLED需求日渐庞大。