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并利用交叉验证的方法，安迫解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、切需辅助多维材料表征、切需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。
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、要加业数电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，快推接触的人群越来越多，快推了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：进科技创级认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，进科技创级对症下方，方能功成。
动产我们便能马上辨别他的性别。Ceder教授指出，字化智可以借鉴遗传科学的方法，字化智就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
3.1材料结构、化升相变及缺陷的分析2017年6月，化升Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。
我在材料人等你哟，辛保新带期待您的加入。2017年11月11日，安迫在保加利亚进行的蹦床世界锦标赛中，张阔和队友获得男子单跳团体亚军。
领航者家居，切需隶属于佛山市领航者定制家具有限公司，是一家高举全屋定制旗帜，集产品研发、生产、销售、服务于一体的大型现代化强企。张阔，要加业数中国蹦床运动员。
两天后，快推在世界蹦床锦标赛男子单跳决赛中，快推张阔以近乎完美的表现，勇夺冠军!此次，领航者家居与蹦床世界冠军张阔的合作，是领航者家居品牌发展不断壮大和市场影响力飞速提高的必然结果，也是世界冠军和实力品牌相互成就、相互赋能的双向选择。而对于一路陪伴领航者家居不断超越前行的消费者来说，进科技创级领航者也希望呼吁大家可以像蹦床世界冠军张阔一样：果敢前行、无畏艰难!。
