（b）计算了各种Na2Sn（n=1、性格2、4、6和8）对Fe3N的吸附能。

首先，不适根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。然后，合炒采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

此外，性格作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，性格结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。因此，不适2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。此外，合炒目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

一旦建立了该特征，性格该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，不适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。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），合炒所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

为了解决这个问题，性格2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。我们今天共同关注的是家具中使用的水性漆，不适它是水性漆中技术难度和科技含量最高的产品。

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