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近年，機器學習這個詞越來越頻繁的進入大家的視野。作為一個時髦的工具，機器學習似乎無所不能，下圍棋？用機器學習！解蛋白？用機器學習！開發材料？用機器學習！

化學學科長期以來主要依賴實驗與計算這兩個手段，機器學習的到來使得它多了一種研究方式。目前看來，機器學習在化學與材料領域應用越來越多，相關的文章發表量也逐年增長，這也使得更多的傳統化學工作者開始關注這一新的研究工具。

化學與材料科學研究的四個範式

機器學習在材料科學領域的應用中最吸引人的是新材料的研發。機器學習是一種數據處理的方法，隨着計算機計算能力與大批量實驗開展能力的提升，材料學相關數據庫的數據量也越來越多。數據庫使用、數據庫與高通量篩選結合、與機器學習的結合也開始進入研究的高速發展期。

材料科學的數據日益增多

與機器學習、數據庫在材料科學領域的火熱與迅猛發展相比，機器學習在材料科學的研究資料卻相對匱乏。機器學習屬於數學與計算機科學領域的交叉學科，與化學本身關係不大，這就造成了「懂化學的不懂機器學習，懂機器學習的不懂化學」的尷尬情形。機器學習與材料還有很多研究空白，可探索區域很多，而很多材料科學的研究者們卻因數學與編程對機器學習望而卻步。

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10月3日0時至24時，新增1例本土確診病例（為10月2日診斷的無症狀感染者轉確診病例，已通報）和1例無症狀感染者，無新增疑似病例；新增9例境外輸入確診病例和4例無症狀感染者，無新增疑似病例。治癒出院3例，解除醫學觀察的無症狀感染者5例。

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每個人心中都有一部屬於自己的「神劇」，我們在它的陪伴下，度過了一段看似無關緊要，卻又不可或缺的時光。

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