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为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、月第易预电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。并利用交叉验证的方法，次成交解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

对错误的判断进行纠正，周交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。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，结果详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。川售电市场这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

月第易预图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、次成交辅助多维材料表征、次成交获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

另外7个模型为回归模型，周交预测绝缘体材料的带隙能（EBG），周交体积模量（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）。

目前，结果机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。结果表明，川售电市场在0.5mAcm-2下，实现了高度稳定的锌电镀/剥离(在0.5mAcm-2下超过3000h)。

在此，月第易预报告了一种可生物降解的植物纤维素纳米纤维(CNF)衍生的聚合物结构材料，月第易预其纳米纤维之间具有高密度可逆相互作用网络，其机械和热性能优于现有的石化塑料。这一发现无疑为新型双功能电催化剂的设计提供了新的思路，次成交并推动了实用的节能H2发电技术的发展。

2.（AngewandteChemieInternationalEdition）：周交Ni/C杂化纳米片上的双纳米岛活化高效肼氧化制氢通过电化学水分解清洁析氢是追求可持续能源转换技术的各种创新方法的基础，周交但它在水分解过程中受到缓慢的阳极析氧反应(OER)的阻碍。除了正极表面Li2O2积累导致电极钝化外，结果锂金属负极还因与中间体（O2-，LiO2）和电解质的高反应活性而遭受严重的不可逆性解决方案。