机器学习(ML)是一种从多维数据中快速有效地生成洞察力的通用技能。它为加快新资料的探究和查询供给了急需的途径，以应对气候均匀状况随时刻的改变等时刻灵敏的全球应战。近年来，大数据集的可用性使得ML算法能用来各种使用，包含试验/设备优化和资料发现。

  近来，来自多伦多大学的研讨人员报导了近年来ML在光电子、电池和电催化等范畴资料发现的使用。并概述了这些发展背面的办法。本文还企图总结当时研讨办法的一些要害应战和趋势。

  该研讨详细的介绍了ML的工作办法、参数空间优化，总结了ML在一系列范畴的资料发现中的最新使用，从光电子到电池和电催化，以及这些使用背面的办法的概述。

  鉴于模仿通常是天然的理想化仿制，因此在计算机挑选之外点评拟议的候选很重要，即经过试验预备资料并点评其功用。

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