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经过计算并验证发现，或许在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。此外，将达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。因此，亿元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。
然后，年配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。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，电自动化到投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。
单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，市场材料人编辑部Alisa编辑。
此外，或许Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。（b）在CO2饱和的0.5MNaHCO3溶液中，将达Cufoam@BiNW，Cufoam@Bi和Bi板的FTacV图。
在-0.69V至-0.99V范围内，亿元FEformate值也能够保持在93％以上。图3.（a）Cufoam@BiNW，年配Cufoam@Bi和Bi的电位和法拉第效率的关系图。
电自动化到本文由材料人编辑部张金洋编译整理。FTacV是一种原位无损测试方法，市场并且能够获得电化学反应过程中电子转移反应的信息。
