检索一些文献或者网页资讯，记录机器学习等人工智能领域的前沿技术介绍、展望、应用，了解我们国家的先进或不足，存在的卡脖子技术等
我去查看了一下机器学习在化学领域的应用：
我们证明机器学习可以用来预测在多维化学空间中使用通过高通量实验获得的数据的合成反应的性能。 我们创建了脚本来计算和提取原子，分子和振动描述符，用于钯催化的Buchwald-Hartwig芳基卤化物与4-甲基苯胺在各种潜在抑制/添加剂存在下的交叉偶联反应。 使用这些描述符作为输入和反应产量作为输出，我们表明随机森林算法提供了比线性回归分析显着改进的预测性能。 随机森林模型也成功地应用于稀疏训练集和样本外预测，表明其在促进采用综合方法论方面的价值。
机器学习（ML）已经成为对材料发现的模拟的有力补充，它通过缩短与第一原理方法相竞争的精度来评估能量和性质。我们使用遗传算法（GA）优化来发现非常规自旋交叉复合物，并结合预测无机复合物自旋态分裂的人工神经网络（ANN）的高效评分。我们探索了由8种金属/氧化态组合和32配体池组成的超过5600种候选材料的复合空间。我们通过限制GA远离最近的ANN训练点，同时使属性（即自旋分裂）适应性最大化，从而导致发现全部化学品的80％的线索，引入用于错误感知ML驱动发现的策略空间枚举。在51个复合子集上，平均无符号误差（4.5千卡/摩尔）接近人工神经网络基线3千卡/摩尔误差。通过在几秒钟内从训练好的人工神经网络获得线索，而不是从DFT驱动的遗传算法获得数天，该策略证明了ML加速无机材料发现的力量。
我们国家机器学习领域的现状：
我国机器学习发展较快的有：
1、泛化能力研究。
2、监督学习算法向多示例学习算法转化的一般准则。
3、机器学习技术在工作流模型设定中的应用。
4、机器学习技术在数据挖掘中的商业应用。
5、基于机器学习的入侵检测技术。
6、人工智能原理在人类学习中的应用。
虽然我国在机器学习的一些领域有所成就但现在还是以国外的技术为主导，所以中国需要一批新一代的技术人员加入