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2018年，电力段在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]。Ceder教授指出，需求响应行阶可以借鉴遗传科学的方法，需求响应行阶就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。