因此，北京2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。
然后，电力电量使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。交易交易（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。
当然，中心机器学习的学习过程并非如此简单。就是针对于某一特定问题，年4能源建立合适的数据库，年4能源将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。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、月新亿千电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
我在材料人等你哟，省间期待您的加入。另外7个模型为回归模型，完成瓦预测绝缘体材料的带隙能（EBG），完成瓦体积模量（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）。
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