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另外7个模型为回归模型，设中预测绝缘体材料的带隙能（EBG），设中体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。随后，华民2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。
代文担当标记表示凸多边形上的点。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，明上快戳。利用k-均值聚类算法，南京根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。
在数据库中，建族现展现根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题并利用交叉验证的方法，设中解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，华民详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，代文担当它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。a-b）当2.20W的电功率应用于铜线时，明上在高（a）80%RH和低（b）20%RH相对湿度下的三维温度图。
采用光学斩波器在10、南京100、1000到1500赫兹的固定频率下调制激光的光通量。建族现展现©2023WILEY图3.单个TC探针的反应。
设中©2023WILEY图5.微尺度上焦耳加热的4D时空轨迹。华民e)1×3Pt-AgTC的FE-SEM图像（比例尺：20μm）和相应的独立Pt和Ag微导线的能量色散X射线光谱（EDS）图像。