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基于此，机器本文对机器学习进行简单的介绍，机器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。
3.1材料结构、现下相变及缺陷的分析2017年6月，现下Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。先前的研究表明，被软一些海豹物种，例如斑海豹（Phocavitulina）和灰海豹（Halichoerusgrypus），它们的胡须具有独特的起伏表面结构。
主要研究方向包括：银买仿生机器人、自然启发的传感技术、机器人微操作系统等。此外，机器胡须传感器通过锁定上游尾涡的传播频率，可以成功地感应到位于10倍于胡须直径远的上游涡流源（图6）。
主要研究方向包括：现下3D打印技术、传感器、柔性电子等。AmarKamat，被软获宾夕法尼亚州立大学博士学位，先后在宾西法尼亚州立大学和格罗宁根大学开展博士后研究，现为SenciliaB.V.公司创始人和首席技术官。
