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门透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。露利图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。
那么在保证模型质量的前提下，提振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，提振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。对错误的判断进行纠正，汽车我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，消费但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），充电所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。实验过程中，加油研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、多部3-6所示。
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，门透由于原位探针的出现，门透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。图二、露利LZ-1105和ICG的药代动力学和血液滞留（a-c）静脉注射LZ-1105和ICG后，小鼠身体（a）、大脑（b）和后肢（c）的不同时间NIR-II成像。
此外，提振由于其具有较长的血液半衰期，提振LZ-1105被进一步应用于小鼠下肢血管缺血再灌注，颈动脉血栓溶栓过程以及血脑屏障开启和关闭过程等生理变化的实时动态监控，并对此类血管相关疾病的血流速度进行定量分析。汽车（c）LZ染料基态几何构型的优化。
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