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最后我们拥有了识别性别的能力，集部并能准确的判断对方性别。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，开始来研究超导体的临界温度。

再者，知道随着计算机的发展，知道许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。好剧这就是最后的结果分析过程。3.1材料结构、从第相变及缺陷的分析2017年6月，从第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。

然后，集部为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。当然，开始机器学习的学习过程并非如此简单。

属于步骤三：知道模型建立然而，知道刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。

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此外，集部作者利用CITT和第一性原理理论计算对材料的反应机理进行了详细解析。【参考文献】[1] H.Li,M.Xu,Z.Zhang,Y.Lai,J.Ma,Adv.Funct.Mater.2020,doi:10.1002/adfm.202000473[2]T.Jin,H.Li,K.Zhu,P.Wang,P.Liu,L.Jiao,Chem.Soc.Rev.,2020.doi:10.1039/C9CS00846B[3] Y.Lan,W.Yao,X.He,T.Song,Y.Tang,Angew.Chem.2020,doi:10.1002/ange.201915666[4]M. Chen,J. Xiao,We.Hua,Z.Hu,Wa.Wang,Q.Gu,Y.Tang,S.Chou,H.Liu,S.Dou,Angew.Chem.Int.Ed.2020,doi:10.1002/anie.202003275[5]T.Song,W.Yao,P.Kiadkhunthod,Y.Zheng,N.Wu,X.Zhou,S.Tunmee,S.Sattayaporn,Y.Tang,Angew.Chem.Int.Ed.2020,59,740.[6]Zhao,Y.J.,Gao,X.,Gao,H.,Jin,H.,Goodenough,J.B.,Adv.Funct.Mater.2020,30,1908680.[7]Wang,J.,Wang,Y.,Seo,D.‐H.,Shi,T.,Chen,S.,Tian,Y.,Kim,H.,Ceder,G.,Adv.EnergyMater.2020,10,1903968.[8]Zhang,J.,Liu,Y.,Zhao,X.,He,L.H.,Liu,H.,Song,Y.,Sun,S.,Li,Q.,Xing,X.,Chen,J.,Adv.Mater.2020,32,1906348.[9] H.Li,M.Xu,C.Gao,W.Zhang,Z.Zhang,Y.Lai,L.Jiao,EnergyStorageMater.,2020,26,325.[10] Yao,Y.,Wei,Z.,Wang,H.,Huang,H.,Jiang,Y.,Wu,X.,Yao,X.,Wu,Z.‐S.,Yu,Y.,Adv.EnergyMater.2020,10,1903698.本文由踏浪供稿本内容为作者独立观点，开始不代表材料人网立场。

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