因此，物联网大量的工作集中在Si和碳之间的各种界面改性。

并利用交叉验证的方法，用正业解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，入电由于数据的数量和维度的增大，入电使得手动非原位分析存在局限性。

随后，力系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。当然，统各机器学习的学习过程并非如此简单。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，行各它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

物联网图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，用正业详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

入电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。

基于此，力系本文对机器学习进行简单的介绍，力系并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。▍报告摘要用户数量：统各9月全国IPTV总用户数达3.96亿户，月度新增100万户以上。

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