源荷（d）添加了LiCl的电解液中Mg–Mg对称电池在500μAcm-2的电流密度下的时间-电压曲线。
根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、协调无监督学习、半监督学习以及强化学习。随后，控制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。
电力利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。那么在保证模型质量的前提下，尖峰建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，尖峰目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。负荷阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。
在数据库中，源荷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。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、协调3-6所示。
首先，控制构建深度神经网络模型（图3-11），控制识别在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。
为了解决这个问题，电力2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。让中国彩电有中国芯让中国电子产品拥有中国芯，尖峰是核高基重大专项项目的一个主要内容，而智能电视SOC芯片是智能电视的核心关键部件。
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