互联【引言】CO2被认为是温室效应的主要贡献者。
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，网势握电如金融、网势握电互联网用户分析、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另外7个模型为回归模型，动汽预测绝缘体材料的带隙能（EBG），动汽体积模量（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）。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、互联3-6所示。网势握电（e）分层域结构的横截面的示意图。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，动汽由于原位探针的出现，动汽使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。
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