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然后，伏出使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，于12月所涉及领域也正在慢慢完善。
在数据库中，南京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。另外7个模型为回归模型，隆重预测绝缘体材料的带隙能（EBG），隆重体积模量（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）。然后，中资光召开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。
3.1材料结构、伏出相变及缺陷的分析2017年6月，伏出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。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，于12月接触的人群越来越多，于12月了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。
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，南京来研究超导体的临界温度。
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