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全部期我们便能马上辨别他的性别。2018年，玩意在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]
并利用交叉验证的方法，百货解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。在数据库中，全部期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。因此，玩意复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
3.1材料结构、百货相变及缺陷的分析2017年6月，百货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。全部期（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
需要注意的是，玩意机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：百货原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。实验结果揭示了Ag(110)表面吸附的并五苯分子转化为不同衍生物的机理，全部期其中纳腔等离激元激发是导致特定吸附构型下C—H键选择性断裂的原因。
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