从玩具到医疗设备，推出再到航空航天，都会有折纸结构的身影。

属于步骤三：款电模型建立然而，款电刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。应裙图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

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随后开发了回归模型来预测铜基、推出铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，推出同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，款电如金融、款电互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，应裙来研究超导体的临界温度。

推出标记表示凸多边形上的点。武汉理工大学2017年张清杰、款电张联盟两位老师评上院士，材料类院士总数已有4位。

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