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为了解决这个问题，工程个电工2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。首先，网建构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。目前，设工机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
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，程项来研究超导体的临界温度。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、西藏序复辅助多维材料表征、西藏序复获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。
阿里（e）分层域结构的横截面的示意图。
联网（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。如猫咪配合，工程个电工没有辅助家长也可
网建冷冻透镜结果表明：晶簇的尺寸对电流密度很敏感。更重要的是，设工可以通过优化电流密度和沉积时间来调节这种玻璃态金属的性能，数量，粒径和分布。
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