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随后，录精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。多重这一理念受到了广泛的关注。

另外7个模型为回归模型，微语预测绝缘体材料的带隙能（EBG），微语体积模量（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）。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，录精然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。多重我们便能马上辨别他的性别。

对错误的判断进行纠正，微语我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。利用k-均值聚类算法，录精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。

此外，多重随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

当我们进行PFM图谱分析时，微语仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，微语而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。在数据库中，录精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。

首先，多重构建深度神经网络模型（图3-11），多重识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。2018年，微语在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]。

首先，录精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。有很多小伙伴已经加入了我们，多重但是还满足不了我们的需求，期待更多的优秀作者加入，有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。