基于此，微语本文对机器学习进行简单的介绍，微语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。

而基于量子力学的晶体结构预测方法的发展，录精则加速了新材料发现。图二、选00现用晶体结构预测方法进行的综合预测（a）在不同压力下，二元Na-Cl系统的凸壳。

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最后，微语作者展望了该领域的前景，总结了需要克服包括大系统使用，无序结构和温度的考量，可制备亚稳态结构及化学性质预测等方面的挑战。录精相关成果以Structurepredictiondrivesmaterialsdiscovery发表于NatureReviewsMaterials.期刊上。

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